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Enregistrement W2747037061

Differences in mental toughness across types of contact

2015· article· en· W2747037061 sur OpenAlexaff
Benjamin J Vandervies, David M. Paskevich

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental toughnessAthletesConfidence intervalPsychologyClinical psychologyPhysical therapyMedicineInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To determine differences in mental toughness between sports involving differing types of contact. Background: Mental toughness is a concept that has been linked with superior performance. It is considered a multidimensional construct that allows competitors to generally cope better than their opponents with many sport related demands. Research Design: This study utilized an observational cross-sectional design. Participants: The sample for this study included 159 varsity and club athletes (males = 77, females = 82) aged 18-33 (M = 20.23, SD = 2.05) from a variety of sport teams. Independent Variable: This investigation used type of contact as an independent variable. All sports were classified according to three levels: non-contact, contact, and collision. Outcomes: Mental toughness was measured using the Sport Mental Toughness Questionnaire (SMTQ). It consists of 14 items relating to three subscales of confidence, control, and constancy, and a global score consisting of all 14 items. Analysis: A one way ANOVA was used to assess differences between types of contact on all scales of the SMTQ. Results: Significant differences were found for the control (p = 0.002), confidence (p = 0.002), and global (p < 0.001) scales. On all of these scales, collision and contact sports scored significantly lower than non-contact sports. No significant differences were found between contact and collision sports. Conclusion: It appears that athletes engaging in collision and contact sports demonstrate less control, confidence, and overall mental toughness, than their non-contact counterparts while no differences in constancy were found.Acknowledgments: Dr. Tak Fung

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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