The relationship between athletes' self-reported grit levels and coach-reported practice engagement over one sport season
Notice bibliographique
Résumé
Grit is the tendency to work hard toward long-term goals, maintaining effort and interest despite challenges (Duckworth et al., 2007). Cross-sectionally, grit relates to achievement criteria outside sport (Credé et al., 2016) as well as practice amounts and skill level within sport (Tedesqui & Young, 2017). This study aimed to longitudinally examine relations between grit and practice engagement. At time 1, 14 athletes (10m, 4f; 13-23 yrs-old; weekly practice hours = 10.46, SD = 6.34) from two Canadian canoe/kayak clubs identified for having structured, competitive, and demanding programs, completed a survey for two grit facets (Tedesqui & Young, 2017): perseverance of effort (PE) and consistency of interests (CI). At times 1, 2 (one month later), and 3 (two months after time 1) coaches assessed each athlete's level of practice engagement (i.e., diligence, hard work, attitude, attendance). Results were plotted as performance profile cases or radar charts (Butler & Hardy, 1992). We examined representative cases to elucidate the suitability of each facet for explaining the variability/stability of practice engagement. Results highlight cases identified as (a) high PE at time 1, which were accompanied by evidence for stable levels of practice engagement (across the three time points); and (b) high CI at time 1, where no discernible patterns of association with measures of practice engagement and attendance could be gleaned. Discussion focuses on why the two grit facets differentially associate with measures of practice engagement longitudinally, and the value of using performance profile cases for observing such associations.Acknowledgments: This research was supported initially (2013-2016) by the Social Sciences and Humanities Research Council of Canada (SSHRC) through the Joseph-Armand Bombardier Canada Graduate Scholarship (767-2013-2136), and subsequently (2016-2017) by an Ontario Graduate Scholarship.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».