How do passionate athletes "cope" with positive events? Relationships between passion, savouring, and dampening
Notice bibliographique
Résumé
Good things happen in sport; athletes win games, earn awards, reach milestones, and experience many other types of positive events. Sometimes athletes respond to these positive events by engaging in savouring and attempt to maintain, enhance, or prolong their positive emotions. But athletes can also respond to positive events by engaging in dampening and attempt to stifle and decrease their positive feelings. Our aim in this research was to build on recent findings with students and sports fans (Schellenberg & Gaudreau, in press), and test if responses to positive events were predicted by the extent to which athletes' passion for sport was harmonious and obsessive (Vallerand, 2015). Athletes (N = 420) recruited from a crowdsourcing website (Prolific Academic) completed an online survey in which they reported their levels of harmonious and obsessive passion for their sport and the extent to which they would engage in savouring and dampening in response to a positive event in their sport. Using partial correlations that controlled for both the positivity of the event and the other passion type, we found that savouring was positively predicted by both harmonious and obsessive passion, but that dampening was negatively predicted by harmonious passion and positively predicted by obsessive passion. These findings replicate past research with other populations by showing that they ways in which athletes cope with positive events is predicted by the extent to which their passion for sport is harmonious and obsessive.Acknowledgments: Social Sciences and Humanities Research Council of Canada
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».