Exploring the relationship between psychological climate and athlete satisfaction across sex and competitive sport levels
Notice bibliographique
Résumé
Researchers in organizational psychology report that team environments perceived as psychologically safe and meaningful (positive psychological climate [PC]) are associated with greater levels of job satisfaction (e.g., Brown & Leigh, 1996). While PC has been examined in the sport setting with respect to player effort, its relationship to player satisfaction has yet to be examined. Our purpose was to study the relationship between PC and satisfaction in sport, while examining sex and competitive level as possible moderators. Athletes (N = 343) from 24 intact sport teams completed a sport-adapted PC measure (Spink et al., 2013) and satisfaction with how teammates contribute to the individual as a person (i.e., social contribution; Riemer & Chelladurai, 1998) near the end of a competitive season. Given the nested nature of the data (ICC = .10), HLM was used to predict satisfaction from 4 dimensions of PC (i.e., supportive management, role clarity, self-expression, and contribution). The overall model was significant, ?2 = 55.05, p < .001, with role clarity (ß = .22) and self-expression (ß = .46) emerging as significant predictors (ps < .01) of satisfaction with social contribution. Neither sex nor competitive level emerged as significant moderators of the PC/satisfaction relationship. While in need of replication, these results provide a preliminary suggestion that athletes with a clear indication of role responsibilities and the ability to express individuality within the group also report greater social satisfaction. Further, it appears that the relationship is robust across males and females and more versus less competitive sport levels.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».