The relationship between imagery use and mental toughness in athletes with a disability
Notice bibliographique
Résumé
Imagery is an important mental strategy used for both cognitive and motivational purposes by athletes of varying ages (Gregg & Hall, 2006) and abilities (Shearer et al., 2007). Similarly, mental toughness is also considered an important psychological skill in obtaining athletic excellence (Jones et al., 2007). Despite the importance of these two constructs, only one study has examined the relationship between imagery use and the development of mental toughness (Mattie & Munroe-Chandler, 2012), and this was conducted with a sample of able-bodied athletes. It is equally important to determine if the relationship between imagery use and the development of mental toughness is evident for athletes of varying physical abilities. Therefore, the purpose of the present study was to examine the relationship between imagery use and mental toughness in athletes with a disability. Participants included 124 athletes with a disability ( M age = 31). Participants completed the Sport Imagery Questionnaire (Hall et al., 1998) and the Mental Toughness 48 Inventory (Clough et al., 2002). Hierarchical multiple regression analyses showed that imagery use significantly predicted mental toughness. Furthermore, motivational general-mastery imagery emerged as the strongest predictor for each dimension of mental toughness ( β = .33-.46). These findings provide further support for imagery use as a potential strategy for developing or enhancing mental toughness, not only in able-bodied athletes but also in athletes with a disability.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».