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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».