Competition for playing time within elite sport teams: A conceptual model
Notice bibliographique
Résumé
Competition is integral to sport and it occurs frequently in various contexts. For example, it takes place during the pursuit of pleasure (e.g., recreational sport) or in the pursuit of excellence (e.g., elite athletics) (Chelladurai, 2012). In the latter context, competition occurs between teams (i.e., inter-team) but also within teams (i.e., intra-team). Harenberg et al. (2010, 2013) reported that competition for playing time (i.e., positional competition) is a central process in intra-team competition and defined it as teammates vying for the same limited playing time with the coach’s awareness. The objective of this research was to gain an understanding of positional competition in an elite sport context. To this end, current literature along with data from two pilot studies was used. This work resulted in a preliminary model which includes the (a) inputs, (b) processes, and (c) outcomes of positional competition. Inputs that impact the nature of the processes include: the characteristics of the individual athlete (e.g., ability, competitiveness) and the team (e.g., norms), along with coaching decisions (e.g., performance roles). The processes include information (e.g., self-awareness) and developmental (e.g., perceived progression, effort) aspects. The processes result in individual (e.g., performance, status) and team outcomes (e.g., collective performance, cohesion). The proposed model adds to our current understanding of the competition between teammates of elite sport teams and the circumstances by which it might result in positive, rather than negative outcomes (i.e., cohesion, group and individual performance). Implications for the practitioner and researcher will be discussed.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».