A qualitative analysis of goal construal level in sport performance
Notice bibliographique
Résumé
Effects of goal-setting on performance have been well-examined in organizational settings, though questions remain unanswered regarding the effectiveness of goal-setting in a sport context, and underlying factors that explain ambiguities in obtained results (Locke & Latham, 2002; Latham & Seijts, 2001). One prominent criticism of goal-to-performance research is an "omssion in studying naturally set goals", as the goal content is often supplied by the researcher (Kane et al., 2001). We conducted phenomenological, semi-structured interviews with 12 varsity athletes from various sports (martial arts, table tennis, track-and-field sports) to add to the body of goal-setting research by providing information about the cognitive and imagery processes behind athletes' naturally set goals. Led by concepts based on Construal Level Theory (CLT; Liberman et al., 1998), we found a thematic clustering by task demands (dynamic vs stable task context, e.g. table tennis point vs long jump), as various tasks require a processing of either more proximal or distant stimuli. In line with previous research in CLT, these functional cues appear to shape evaluations on different levels of abstraction (i.e., goals on either a low or high construal level). Depending on their task context and individual thinking styles, as measured by the Behavior Identification Form (Vallacher & Wegner, 1989), athletes also perceived either low or high construal as more motivating and helpful. Furthermore, the time distance dimension shapes goal construal as CLT would suggest, with athletes creating mental representations on different levels of abstraction, dependent on and influenced by the distance relation to their goal.
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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 | 0,011 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».