A Case Study of Junior Elite Tennis Players' and their Parent’s Self-Talk
Notice bibliographique
Résumé
Automatic self-talk of elite athletes provides valuable insight into their emotional experience and self-regulation strategies in competition. To date, there is a shortage of research examining elite junior athletes’ automatic self-talk in competition through a qualitative lens. Despite parents’ key role in the well-being and performance of their child, there is no study about junior elite athletes’ and their parents’ self-talk during a competition. Hence, the aim of this study is to examine the content of elite junior tennis players’ automatic self-talk as well as the content of their parents’ self-talk regarding their emotions during important matches. In each of the two cases under investigation, individual in-depth interviews were conducted with a tennis player and his or her most dedicated parent. The results were analyzed using Yin’s (2014) multiple-case study strategy and Polkinghorne’s (1995) narration inquiry strategy. An analysis of automatic self-talk content was conducted individually for each case, followed by an intra-case and cross-case analysis. The results reveal that each player’s and parent’s automatic self-talk is related to their own subjective emotional experience during the matches. The findings highlight similarities in athletes’ and parents’ self-talk patterns, reflecting the potential influence of parents in athletes’ performance pressure and their goal-directed self-talk strategies. The differences observed between the self-talk of players and their parents demonstrate the relevance of examining their profiles to better understand the origin of individual differences in self-talk.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».