Coach-athlete relationship, basic psychological needs satisfaction, and life skills development in Canadian high school sport
Notice bibliographique
Résumé
For students, high school sport represents a meaningful activity to develop relationships (CamirA©, 2015), increase connection to school (CamirA©, 2014), foster health-conscious decision-making (Van Boekel et al., 2016), develop athletic talents (Gould & Carson, 2008), and learn life skills (CamirA© & Kendellen, 2016). To better apprehend the outcomes of participation, the associations between the coach-athlete relationship, athletes' basic psychological needs satisfaction, and life skills development were examined. A total of 1238 high school coaches (males = 728, 59%) from Alberta (n = 672), British Columbia (n = 474), and Newfoundland and Labrador (n = 92) were recruited. Coaches (Mage = 55.91; SD = 11.76) completed an online questionnaire in February-March 2018, which included demographic questions, the Coach-Athlete Relationship Questionnaire (CART-Q; Jowett & Ntoumanis, 2004), the Interpersonal Behaviors Questionnaire (IBQ; Rocchi et al., 2016), and the Life Skills Scale for Sport (LSSS; Cronin & Allen, 2017). Confirmatory factor analyses indicated good model fit for all scales (Hair et al., 2010; CFI 0.08, RMSEA > 0.05, and X²/df > 5). A mediation analysis using structural equation modeling tested (a) whether an association existed between CART-Q and LSSS outcomes and (b) whether the association between CART-Q and LSSS outcomes was dependent on the satisfaction of athletes' basic psychological needs. Results indicated the coach-athlete relationship was directly related to athletes' emotional and social skills and indirectly related to teamwork, goal setting, problem solving, leadership, time management, and communication through the satisfaction of athletes' basic psychological needs.Acknowledgments: SHHRC
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 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 ».