Relação entre nível de aptidão física e motivação na prática do Futebol feminino
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Among the various situations involved in sports, motivational techniques tend to improve the athlete's intrinsic and extrinsic motivation. Aim: To identify the relationship between physical fitness level and motivation in female football practice. Materials and Methods: Twenty-two healthy adolescent women with a mean age of 15.9 ± 1.3 years who participated in a women's football team for more than one year answered the Sports Motivation Scale (EME) -BR), which evaluates levels of intrinsic and extrinsic motivation. The physical fitness tests were also applied: body composition through the protocol of Pollock and Wilmore (1997); abdominal resistance; flexibility with the Wells Bank and classified according to the criteria established by Costa and Pires Neto (2009); the maximum oxygen consumption (VO2 max) was determined through the "Université de Montréal Track Test" (UMTT) field test; the grip strength was performed by means of a hydraulic dynamometer. Results: There is a close relationship between specific components of physical fitness and the motivation of female football players, with emphasis on the relationship between fat percentage and demotivation (r = 0.631 p = 0.00); flexibility and strength with intrinsic motivation (r = -0.533 p = 0.01; r = -0.423 p = 0.05); maximal aerobic velocity and intrinsic motivation (r = 0.506 p = 0.05). Conclusion: The level of physical fitness of football athletes is closely related to the observed motivation, indicating that the greater the body composition, the greater the demotivation; the greater the flexibility and strength, the lower the intrinsic motivation, and the better the aerobic capacity the greater the intrinsic motivation.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».