Exploring men athletes' self-compassion and representations of masculinity
Notice bibliographique
Résumé
Recent trends in self-compassion research suggest that the construct is a useful resource for athletes, particularly when they encounter difficult experiences in sport (Mosewich et al., 2011; Ferguson et al., 2015). However, the majority of athlete-centered self-compassion research has focused on women athletes, so less is known about men athletes' experiences of self-compassion. While women athletes' difficult experiences in sport are often rooted in appearance-based negative evaluations (Reis et al., 2015), men athletes' sport-specific difficult experiences are typically related to masculinity (Connell & Messerschmidt, 2005). Thus, men athletes' self-compassion might be inherently linked to their varying experiences of masculinity. To explore the potential of self-compassion for men athletes, we conducted 30 semi-structured interviews with men athletes (16-30 years old), across two phases (16 at Phase I; 14 at Phase II). Phase I interviews were focused on masculinity, sport, and an introduction to self-compassion. At completion of Phase I interviews, participants were given approximately four weeks to complete a reflexive photography task, where they were asked to take five photographs representing their experiences of masculinity and self-compassion in sport. When they returned for Phase II interviews, their photographs were initially discussed in depth. The Phase II interviews then concluded with discussion on the potential intersection of masculinity and self-compassion in sport. This study will feature a narrative analysis, which has not currently been completed. However, preliminary analysis suggests that self-compassion resonated with the majority of men athletes interviewed, though language surrounding self-compassion and the role of masculinity are important considerations.Acknowledgments: This research was supported by the Social Sciences and Humanities Research Council of Canada.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».