Perceptions, motivations, and pressures of contribution for Canadian Olympic athletes
Notice bibliographique
Résumé
Olympic athletes figure prominently on the world stage and some have used their spotlight to raise awareness on a number of social issues (e.g., Clara Hughes’ work on raising mental health awareness). Studies examining high level sport have found that teams and athletes donate their time and resources for a combination of altruistic and self-serving reasons, in practices known as corporate social responsibility or strategic philanthropy. However, no such studies have specifically examined the precise nature of how Olympic athletes contribute, how they feel about their contributions, or why they contribute in the ways they do. The current study represents an exploratory study examining the perceptions, motivations, and pressures of contribution experienced by Canadian Olympic athletes. Semi-structured interviews were conducted with two Canadian Olympians and revealed how the athletes contributed to themselves, their communities, and their sport for both altruistic (e.g., personal values, helping the next generation, or a connection to a group) as well as for self-serving reasons (e.g., obtaining access to facilities, improving future funding applications). Additionally, the Olympians felt both moral (e.g., wanting to improve the sport) and social (e.g., helping those that have helped them) pressures to contribute as a result of their success as athletes. The athletes also described scheduling, personal finances, and the bureaucracy of their national sport organization as barriers that limited their ability to contribute. The findings of this study improve our understanding of Olympic athlete contribution, provide direction for future research, and offer insights for coaches and sport psychology professionals seeking to help athletes achieve greater satisfaction with their Olympic experience. Keywords: 5Cs model, gratitude, citizenship, corporate social responsibility
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».