Increasing player effort in the youth sport setting: Perceptions of team unity and how hard teammates are working
Notice bibliographique
Résumé
Why might young athletes work hard in their team setting? From a group perspective, previous studies have linked individual effort to both team unity (Ulvick & Spink, 2014) and the perception that others on the team are working hard (descriptive norms; Spink et al., 2013). As those findings came from independent, non-experimental studies, the purpose of the current study was to explore how cohesion and descriptive norms would influence self-reported athlete effort when they were examined together using a between-subjects experimental design. Fifty-five female volleyball players (M=15.4 years, SD=.6) were randomly assigned to read one of four vignettes about a team varying in cohesion (high vs. low) and descriptive norms for teammate effort (high vs. low). Participants then rated how hard they would work if they were a member of the described team. Results from an ANOVA indicated that reported effort differed across the four conditions, F(3, 48)=3.89, p=.01, ?p2=.20. Post hoc analyses revealed main effects for both team constructs. Participants who read about a team described as high in cohesion reported that they would work harder than those whose team was described as low in cohesion (p=.009, Cohen's d=.72). Participants' reported effort scores also were higher for those who read about most players on the team working hard as compared to few players working hard (p=.05, Cohen's d=.49). In addition to supporting previous independent relationships, these findings provide initial evidence that, when considered together, perceptions about team unity and teammate effort both contribute to young athletes' self-reported effort levels.Acknowledgments: This research was supported by a Social Science and Humanities Research Council (SSHRC) Canada Graduate Scholarship-Doctoral and a SSHRC/Sport Canada Sport Participation Research Initiative grant to the first author.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».