Trajectories of performance and motivation for competitive swimmers
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the longitudinal trajectories of swimmers' competitive performance results, as well as the motivational predictors of the emerging trajectories. XXX swimmers were followed for seven swimming seasons (2010 – 2016). In 2010, athletes provided background characteristics (age, gender, years of experience) and completed self-determination theory-based measures of sport and general motivation. Their top score from each season (2011 – 2016) were then used to track their performance trajectories. The data were analyzed using latent growth mixture modeling to determine the best-fitting model of performance trajectories and the motivational and background characteristics were explored as predictors using multinomial logistic regression. The analyses revealed five similar latent classes: Dropout, Delayed Dropout, Stable, Improvement, and Greatest Improvement. Analyses indicated that the background characteristics did not differ between trajectories; however, members of the dropout and delayed dropout groups reported higher controlled motivation and amotivation for sport at baseline, where the dropout group displayed higher levels than the delayed dropout group. Autonomous motivation towards sport was not associated with any trajectories; however, general autonomous motivation was positively associated with the improvement and large improvement groups, where athletes in both trajectories reported more autonomous general motivation than the other trajectories. The results found support for trajectories for athletes' where some dropped out immediately, or within a couple of years. The remaining athletes kept swimming, but some demonstrated consistent performances, and others improved somewhat or a lot. These results support that motivation not only predicts athletes' persistence within their sport, but also their potential improvement.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».