The influence of gender on coaches' use of psychological skills training
Notice bibliographique
Résumé
The influence of gender in sport has been well documented (Fortier, Vallerand, Briere, & Provencher, 1995). Within the discipline of sport psychology, gender differences have been found in athletes' attitudes towards general psychological services (Martin, Wrisberg, Beitel, & Lounsbury, 1997), working with sport psychology consultants (Martin, 2005), and using sport psychology training on their own (Anderson, Hodge, Lavallee, & Martin, 2004). Similar findings have been reported with coaches (Zakrajsek & Zizzi, 2007). The present study examined the influence of athlete and coach gender on coaches' use of psychological skills training. Canadian curling coaches (n = 147) completed a revised version of Bull, Albinson, and Shambrook's (2002) Mental Skills Questionnaire (MSQ) which measures seven factors: imagery ability, mental preparation, self-confidence, anxiety and worry management, concentration ability, relaxation ability, and motivation. A 2 by 2 factorial MANOVA was run to see if the seven factors of the revised-MSQ differed by gender of coach or gender of athlete. There was no significant interaction, and no main effect for gender of coach. However, there was a significant (p < .001) main effect for gender of athletes. Follow up tests revealed that coaches reported a significantly greater frequency of each of these PST skills with female athletes than their male counterparts (p < .01). These results are consistent with previous research and suggest that gender of athlete may be a significant factor on psychological skills use by athletes. Implications for coaching education and sport performance are 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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».