Endurance athletes' coping efforts throughout competitive suffering episodes
Notice bibliographique
Résumé
Endurance athletes must effectively cope with competitive suffering, a negative affective state brought about by perceived goal failure, for optimal performance during competition. The current study aimed to distinguish the sequential coping efforts of athletes who endured shorter, and longer, episodes of competitive suffering. Eleven male and 15 female competitive runners (Mage= 35.8, SD= 12.1) completed a 5km time-trial task and were unknowingly provided with pace-times that were slowed by five percent to induce competitive suffering. Following the time-trial, suffering duration and coping function use (problem-focused, PFC; emotion-focused, EFC; and avoidance, AvC) were assessed using video-mediated recall. Prior to analysis, the sample was divided by competitive suffering duration into long and short duration groups. A significant mixed RM ANOVA interaction effect, F(4, 96) = 2.569, p < .05, partial ?2 = .097,indicated differences in coping function use between each group across three phases of competitive suffering. Post-hoc analysis revealed that the short duration group used more EFC during initiation and at the peak of suffering, while also using less AvC during the initiation phase, in comparison to long duration competitive sufferers. These findings suggest that athletes adapt their coping efforts throughout emotional episodes, and that coping function use may distinguish athletes who are quickly able to regain a positive affective state.Acknowledgments: This research was supported through funding from the Sport Sciences Association of Alberta (SSAA)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».