The cohesion-effort relationship in competitive and recreational youth soccer
Notice bibliographique
Résumé
Sport team cohesion has been associated with a number of positive adherence behaviours (e.g., attendance and punctuality; Carron et al., 1988, Study 2). However, considering contextual factors concomitant with this relationship may be important (cf. Ulvick et al., 2011). Although different dimensions of cohesion have emerged between elite and recreational adult athletes (Brawley et al., 1988, study 2), this finding has not been extended to youth. To examine the cohesion-adherence relationship across two different youth sport contexts (competitive and recreational), 132 players were recruited from 10 outdoor soccer teams. Approximately 2-3 weeks into their season, players completed measures of team cohesion (YSEQ; Eys et al., 2009) and individual effort as a form of adherence (Spink & Odnokon, 2000). Regression analyses were conducted for the competitive and recreational players separately. While both the competitive, F (2, 66) = 17.26, p < .001, R2 = .34, and recreational, F (2, 60) = 3.70, p = .03, R2 = .11, models were significant, different cohesion dimensions predicted effort. For those on competitive teams, task and social cohesion were related to effort (both p’s < .01), whereas only social cohesion was related to effort for recreational players (p < .05). These results suggest that, while cohesion may be related to how hard players work, this relationship appears to differ across levels of competitive play. One possible explanation for this difference may involve the varying participation motives of each group (Klint & Weiss, 1986). Future research investigating motives in relation to cohesion could be fruitful.Acknowledgments: This research was supported by a SSHRC Doctoral Canada Graduate Scholarship and SSHRC/Sport Canada Sport Participation Research Initiative grant 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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».