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Enregistrement W2605632375

Understanding the negative outcomes of sport participation – a motivational model

2015· article· en· W2605632375 sur OpenAlexaffabout
Meredith Rocchi, Luc G. Pelletier

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyAthletesCognitionBurnoutSelf-determination theoryScholarshipSocial psychologySocial cognitive theoryApplied psychologyClinical psychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sport psychology research, using the Self-Determination Theory (SDT) framework, has extensively examined athletes and the factors that lead to their success and continued participation in sport. In reality, athletes can also experience a number of negative outcomes such as burnout that undermine the positive outcomes. The relationship between the environment, psychological needs, goal content, motivation, and negative outcomes in sport is somewhat ambiguous. The purpose of the present review is to examine existing research that has looked at SDT and negative affective, behavioural, and cognitive outcomes in sport and to organize this literature into a coherent model for understanding negative outcomes. The proposed model suggests that a non-supportive environment will directly influence need-dissatisfaction, low quality motivation, and negative outcomes for athletes. When it comes to need dissatisfaction specifically, athletes can either engage in compensatory behaviours to satisfy their needs, or they can become chronically dissatisfied which also leads to extrinsic goals, lower quality motivation and negative outcomes. Negative affective, behavioural, and cognitive outcomes serve as ends in and of themselves; however, cognitive outcomes also serve as a mediator between psychological needs and motivation with affective and behavioural outcomes. In these instances, the athletes' cognitive experience serves to either enable or prevent other negative outcomes. Implications and directions for future research are discussed. Acknowledgments: This research was conducted while the first author was supported by a doctoral scholarship from the Social Sciences and Humanities Research Council of Canada (SSHRC).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,259
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,118 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
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Résumé présentoui

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