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Enregistrement W2899313796 · doi:10.1080/1612197x.2018.1536158

Examining the influence of athletes’ punishment experiences on decisions to cease participation in competitive hockey

2018· article· en· W2899313796 sur OpenAlexaff
Anthony Battaglia, Gretchen Kerr, Ashley Stirling

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sport and Exercise Psychology · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAthletesPsychologyPunishment (psychology)Thematic analysisField hockeyIce hockeyCompetitive athletesSocial psychologySport psychologyTeam sportApplied psychologyQualitative researchFootballPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationPolitical scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined athletes’ experiences of punishment in competitive hockey and the potential influence of these experiences on their decisions to cease participation in the sport. Semi-structured interviews were conducted with 10 former female and male competitive hockey athletes, 18–19 years of age. Data were analysed using inductive thematic analysis. Participant accounts revealed that yelling, benching, and physical conditioning exercises were forms of punishment experienced regularly throughout their hockey involvement. These punishment experiences reportedly had negative effects on the participants’ perceived athletic worth, enjoyment and fun in hockey, and sport relationships, and enhanced their interests in other activities. Findings are interpreted to suggest that punishment experiences contributed to athletes’ decisions to cease participation in competitive hockey. Recommendations for future research and practice are suggested.

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 enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,555

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,351 · 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

Citations18
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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