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Enregistrement W2808060414 · doi:10.1123/iscj.2017-0054

Correcting Player Mistakes: Effects of Coach and Player Social Influence on Increasing Player Intention to Intervene with Teammates

2018· article· en· W2808060414 sur OpenAlexaff
Kevin S. Spink, Kayla B Fesser

Notice bibliographique

RevueInternational Sport Coaching Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMistakePsychologyNorm (philosophy)Social psychologyTeam sportApplied psychologyAthletesPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Correcting mistakes is a key component in sport performance. Typically, the coach is tasked with providing this feedback. While teammates could serve this role, it is not the norm for teammates to provide this feedback (Goldsmith & Fitch, 1997). The purpose of the present study was to examine the effect of coach and player sources of social influence on increasing player intention to intervene with teammates following a technical mistake. Adult soccer players ( N = 170) read one of five hypothetical soccer team vignettes where the description differed in the levels of coach and player social influence about intervening with teammates. Participants rated their intention to intervene with teammates who made a technical mistake during a game. ANCOVA results indicated that the overall model was significant ( p < .002). Post hoc analyses revealed that intention to intervene was higher when teams were described as having a coach that encouraged players to intervene and the team norm was for players to intervene. However, this was not the case when coach and teammate social influences were at cross purposes. This provides initial support that aligned social influences from the coach and players increase soccer players’ intentions to intervene when their teammates make technical mistakes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,820

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,289 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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