An interpretive analysis of the social functions of emotions in sport
Notice bibliographique
Résumé
There is increasing attention to interpersonal aspects of emotions and emotion regulation in sport (Friesen et al., 2013; Tamminen & Gaudreau, 2014), yet researchers have rarely explored athletes' perceptions of the functions of emotions within team and group settings. The purpose of this research was to explore athletes' accounts of the social functions of emotions in sport. Team (n = 9) and individual (n = 5) sport varsity athletes (50% female, age range: 18-26 years) each participated in two semi-structured interviews. Interpretive data analysis consisted of coding, categorization, and thematic organization (Mayan, 2009). Athletes reported individual and communal stressors, which were distinguished by: (a) the extent to which the stressor affected the entire team; (b) the role of the athlete(s) affected by the stressor; and (c) the origin of the stressor (e.g., academic vs. sport). Athletes described experiences of individual, group-based, and collective emotions, and they also reported emotional conflict when they simultaneously experienced individual and group-based or collective emotions. With respect to the social functions of emotions, participants indicated that emotional expressions impacted team functioning and performance, communicated team values, and served affiliative functions among teammates. Emotions also prompted communal coping to deal with stressors as a team. Athletes' emotional experiences, expressions, and communal coping were influenced by social relationships with teammates, and by leaders and coaches. Based on these findings, framed within a growing body of literature, emotions are not 'individual' phenomena. Rather, emotions occur within the context of interpersonal relationships, and emotions have social and performance consequences in sport.
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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 | 0,012 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».