Emotional self regulation, emotion regulation of others, and peer motivational climate: A multilevel analysis predicting adolescent athletes' sport enjoyment and commitment
Notice bibliographique
Résumé
Athletes’ emotional self-regulation is valuable for performance, and athletes may also regulate teammates’ emotions for social and performance purposes (Jones, 2012). This study examined athletes’ emotional self-regulation (ERS-Improve and ERS-Worsen) and regulation of others’ emotions (ERO-Improve and ERO-Worsen) and associations with peer climate, sport enjoyment, and commitment. Athletes (N = 451, M age = 16.3, SD = 1.0) from 38 teams completed Emotional Regulation of Others and Self scale (Niven et al., 2011), a measure of sport enjoyment and commitment (Scanlan et al., 1993), and the Peer Motivational Climate in Youth Sport Questionnaire (Ntoumanis & Vazou, 2005). Multilevel analyses were conducted to predict athletes’ sport enjoyment and commitment as a function of their emotional self-regulation (level 1) and the team’s emotion regulation of others and peer climate (level 2). At level 1, athletes’ higher ERS-Improve was associated with higher commitment and enjoyment, and lower ERS-Worsen was also associated with higher enjoyment. At level 2, higher team perceptions of task climate predicted athletes’ higher enjoyment scores, while team-level task climate, ego climate, ERO-Improve and ERO-Worsen all predicted athletes’ commitment. There was a significant negative cross-level interaction for the negative relationship between athletes’ ERS-worsen with enjoyment, such that the relationship was stronger in teams with a lower average ego climate score. There was a significant negative cross-level interaction for the positive relationship between athletes’ ERS-Improve with commitment such that the relationship was stronger in teams with a lower average Task Climate score. Findings suggest that individual self-regulation of emotion and the team-level task climate influenced enjoyment. Athletes’ self-regulation as well as the team’s interpersonal emotion regulation and peer climate all influenced athletes’ commitment. The strength of the associations between athletes’ self-regulation with sport enjoyment and commitment depended on the task and ego motivational climates of the team.Acknowledgments: This research was supported by a SSHRC Postdoctoral Fellowship awarded 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».