Coping resources and strategies of Canadian ice-hockey players: An empirical National Hockey League career model
Notice bibliographique
Résumé
Sport psychology researchers have studied careers of Canadian ice hockey players in the National Hockey League (NHL) and devised an empirical NHL career model. The model was comprised of career stages, statuses, demands and barriers to career progression without any indication of coping. The intent in the present article is to feature coping resources and strategies utilized by players during each status and career stage within the empirical model. Five rookies, 5 veterans, and 13 retirees participated in conversational interviews and the data underwent a deductive thematic analysis. Prospects seeking to gain entry into the NHL set controllable expectations rather than playing to impress coaches and staff. Most prospects played in the minor leagues where they adjusted their expectations to accept roles that they were likely to have during an NHL call-up. The career stage of developing as an NHL player was about rookies producing immediately in their role while holding off internal competition for their roster spot. In the same stage, sophomores were in their second full NHL season and they studied their opponents to avoid the sophomore slump. The stage of reaching the NHL elite involved constant pressure for point production and winning playoff games. The final stage was about seasoned veterans maintaining NHL play involvement by preserving their physique despite being worn down from long careers in a contact sport. The authors will discuss the significance of the model for sport psychology researchers and practitioners, and NHL stakeholders.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».