Better together? Examining correlates of teamwork in sport
Notice bibliographique
Résumé
Although teamwork has been shown to be an important group variable across a range of team contexts, corresponding research within the context of sport has not yet been conducted. As such, the purpose of this study was to examine the relationships between various aspects of teamwork and several individual- and group-level variables within sport. A sample of 195 athletes from 19 sports teams completed the Multidimensional Assessment of Teamwork in Sport (MATS), which measures five aspects of teamwork. One month thereafter, participants completed measures of team cohesion, collective efficacy, satisfaction with team and individual performance, enjoyment in one's sport, and commitment to one's team. The correlations between each of the five aspects of teamwork with the six external variables were significant (p < .001). Large effect sizes were found for the correlations between teamwork and satisfaction with team performance, task cohesion, and collective efficacy. Medium effect sizes were shown with social cohesion. Small-to-medium effect sizes were evident with satisfaction with individual performance, commitment to one's team, and enjoyment in one's sport. The relationships between each aspect of teamwork and satisfaction with team performance were mediated by task cohesion, social cohesion, and collective efficacy. The relationships between four of five aspects of teamwork and satisfaction with individual performance was mediated by enjoyment and commitment. This research is the first to provide evidence of external validity related to the MATS. These findings suggest that teamwork is an important variable to consider within the context of sport.Acknowledgments: Funding: Canadian Graduate Scholarship from the Social Sciences and Humanities Research Council awarded to the first author
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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 | 0,002 | 0,009 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».