Come together: Effects of perceiving groupness on adherence in structured sport settings
Notice bibliographique
Résumé
Being with others is not synonymous with being a group. Groups are as much about perceived social reality as physical reality (Campbell, 1958). Perceiving a collection as a group influences how individuals think and behave. In the exercise realm, the degree to which a collection of individuals was perceived to be a "group" was positively associated with member adherence in both structured and unstructured settings (Wilson et al., 2011). In sport, teams tend to vary in the characteristics that reflect groupness, like the tightness of bonds and degree of interaction among members. As such, one wonders whether perceiving the team as "groupier", even within the physical reality of being a "team", would positively relate to adherence in a manner similar to other structured activity settings. After self-identifying involvement in a structured sport team, participants (N = 166) completed an online questionnaire assessing groupness (i.e., common fate, mutual benefit, social structure, group processes, and self-categorization; Spink et al., 2010) and adherence (i.e., frequency and attendance). Structural equation modeling results revealed an acceptable model fit: ?2= 21.54, p = .06, RMSEA = 0.07 (CI: 0.00-0.11). Groupness was positively related to adherence, with the squared multiple correlation for adherence = .07. These findings support previous research in activity settings and suggest that groupness is an important variable to consider when assessing adherence in sport teams.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».