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Enregistrement W2945643445

Happy together? A qualitative investigation into team-influence on athletes' pre-game feeling states

2014· article· en· W2945643445 sur OpenAlexaff
Svenja A. Wolf, Sebastian Harenberg, Hanna Schmitz

Notice bibliographique

RevueJournal of Exercise, Movement, and Sport (SCAPPS refereed abstracts repository) · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensUniversity of ReginaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAthletesPsychologyFeelingClubBasketballApplied psychologySocial psychologyPerspective (graphical)Ice hockeyTeam sportMood
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From a psychological perspective, athletes' pre-game feeling states are a major predictor of their within-game performance (Neil, Wilson, Mellalieu, Hanton, & Taylor, 2012). Consequently, to foster optimal in-game performance, research needs to identify which factors influence pre-game feeling states. For athletes competing in integrated sports (e.g., basketball, hockey, soccer, team handball, volleyball), one such factor might be their team (Eys, Hardy, Carron, & Beauchamp, 2003). In the present study, we aimed to explore this potential influence further. To this end, we interviewed nine male and five female athletes that competed in the above-mentioned sports at an intercollegiate or semi-professional club level. By way of inductive content analysis we classified athletes' responses into the main categories Aspects of Team-Influence and Antecedents and Moderators of Team-Influence. As major sub-themes of the former, we identified Active Team-Influence (e.g., positive reinforcement, tactical advice, open communication) and Passive Team-Influence (e.g., keeping a positive mood, being individually ready, respecting individual preferences). Team-Environment (e.g., unity, collective orientation, common focus), Leadership (e.g., senior players, informal roles, coaches), Explicit Strategies (e.g., open sharing, social bonding, team-video), and Individual Factors (e.g., preferences, competitive experience, roles) emerged as major sub-themes of the latter. In summary, our findings support the contention that the team influences integrated-sport athletes' pre-game feeling states. Therefore, both coaches and athletes in those sports should reflect on these influences and identify which actions and characteristics should be encouraged or curbed, respectively. To facilitate these efforts, further research should explore how the present findings link with established group-dynamics phenomena (e.g., social support, cohesion, norms). In addition, future research might want to explore whether and how the present findings extend to sports with different interdependence structures. Teams in sport are ubiquitous (Bruner, Boardley, & Cote, 2014), thus, their influence and potential power should be explored more fully.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0070,007
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,314 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
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Résumé présentoui

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