Examining the impact of athlete leaders on the strength of team norms
Notice bibliographique
Résumé
Individual members of a team may have a sense of uncertainty as to how they should behave in front of their teammates (Shaw, 1981). This ambiguity is minimized when group norms are realized through the interaction and communication with other team members (Carron et al., 2005). Athlete leaders are members of a team who can help convey the group's norms (Crozier et al., 2010). The purpose of the present study was to examine the influence of athlete leadership on the strength of team norms. The participants were 104 athletes from 10 competitive sport teams. Each participant completed the Team Norm Questionnaire (Carron et al., 1999), which assessed team norms in four different contexts: competition, practice, off-season, and team social situations. The results showed that the strongest norms were endorsed within the context of competition, while the weakest norms were found in the context of the off-season. Further, a single factor repeated measures analysis demonstrated a significant difference between the four contexts (F(3, 99) = 11.33, p< .001; ?2 = 0.74). Post hoc analyses showed that the strength of the competition and practice norms were significantly greater than the strength of the norms for the off-season and team social situations. The results are discussed in relation to how athlete leaders impact team norms in the sporting environment.
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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 | 0,007 | 0,027 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».