Punishment strategies in sport: The use of physical conditioning
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the use of physical conditioning as a form of punishment in sport. Although physical conditioning exercises are often used to improve physical fitness, anecdotal reports suggest that they may also be used to ensure social control of athletes and their behaviour. To date, there is an absence of empirical research in sport examining the use of physical conditioning exercises as a form of punishment. A descriptive survey was created for the purposes of this study. A total of 335 female and male kinesiology and physical education students completed the survey; 45 different sports were represented. The participants’ highest level of sport participation were: international (6%), national (CIS) (17%), provincial (18%), club (45%), and intramural/houseleague (12.5%). Overall, 88% of the participants reportedly engaged in physical conditioning as punishment with the most common forms being: (i) continuous running, swimming, cycling, or skating (66%); and, (ii) weight lifting, chin-ups, push-ups, or sit-ups (41%). The most common reasons for incurring punishment were: being late, poor attitude, lack of effort, poor practice and poor competition performances. No gender differences existed in any of the analyses. Participants' reportedly experienced fatigue (84.5%), decreased enthusiasm (39%), irritability (37.5%), apathy (18%) as a result of experiencing conditioning as punishment. A Pearson chi-squared test indicated that as the level of competition increased, there was a significant (p=.01) decrease in the experience of punishment increased. The findings are interpreted through theories of power and social control. Recommendations for future research and applied interventions will be presented.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».