Passion and psychological commitment in competitive collegiate sport
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Enduring participation in sport is partly driven by psychological commitment. Athletes' preferences and attitudes are important to predicting their participation (Ajzen, 1991). Drawing from the literature regarding passion and goal-directed behaviours (Vallerand & Miquelon, 2007) and passion and involvement (Wilson & Potwarka, 2014), this study explores the connection between passion and collegiate athletes' psychological commitment to sport. Method and Results Collegiate athletes participating in team sports at four Canadian universities (n = 587) completed measures of passion (Vallerand et al., 2003) and psychological commitment to their sport (Kyle et al., 2007). Cluster analysis produced four equally-sized passion profiles comprised of combinations of high and low harmonious and obsessive passion. A one-way ANOVA suggested that commitment to sport differed between the segments, F (3, 574) = 52.14, p < .001. Commitment was highest when both types of passion were high (M = 5.75) and lowest when both types of passion were low (M = 3.07). However, those with high levels of harmonious passion and low levels of obsessive passion (M = 4.57) were no more committed to participation than those with low levels of harmonious passion and high levels of obsessive passion (M = 4.67). Discussion Both harmonious and obsessive passion play important roles in collegiate athletes' commitment to sport. This finding challenges previous research that has shed a negative light on obsessive passion (Wilson & Potwarka, 2015). Participatory attitudes such as commitment are linked with positive and negative aspects of passion.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».