Time courses of emotions experienced after a mountain ultra-marathon: Does emotional intelligence matter?
Notice bibliographique
Résumé
This research examined the time courses of emotions in sport settings (anxiety, dejection, anger, happiness, excitement) experienced by mountain ultra-marathon (MUM) runners within the month following a demanding MUM race and the role of emotional intelligence (EI) in these time courses. A six-wave one-month longitudinal design was used with one measurement point within two days before the race to measure EI and five time points within the month following the race to assess emotions experienced among a sample of 29 runners. Results of multilevel growth curve analyses showed significant linear decreases of dejection and anxiety and a significant linear increase of anger. EI was related to the intercept (level at the end of the MUM race) of happiness, excitement and dejection. Moreover the interaction of EI with time was associated with happiness, excitement and anger. This means that high and low emotional intelligent runners exhibited distinct trajectories of emotional intelligence within the month following the MUM race. Indeed, trait-EI appeared to have a protective role against stress process leading to emotional adjustment within the recovery period following an ultra-endurance event. As such, consultants and coaches could conduct specific program over the sport season designed to enhance trait-EI of MUM runners.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,046 | 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 tête enseignante, 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 ».