Imagery and modeling influences on team sport athletes' collective efficacy
Notice bibliographique
Résumé
Self-efficacy Theory identifies both imagery and modeling as important contributors to efficacy beliefs (Bandura, 1997). Research on use of these mental skills among athletes participating in team sport suggests mastery imagery (i.e., MG-M; Munroe-Chandler & Hall, 2004; Shearer et al., 2007) and use of observation-based interventions (Bruton et al., 2014) contribute to collective efficacy beliefs; however, the relative contribution of these mental skills is unknown. The purpose of this study was to explore whether use of the functions of imagery and modeling contribute to team sport athletes' collective efficacy beliefs. Athletes (n = 88; 60% female; M = 22.40 years, SD = 7.82) currently competing in team sports self-reported their use of the functions of imagery (SIQ-TS; Curtin et al., 2016) and modeling (FOLQ; Cumming et al., 2005) as well as their individual level perceptions of their team's collective efficacy (CEQS; Short et al., 2005) with respect to their primary sport. Regression analyses were conducted separately for all CEQS subscales (Ability, Effort, Preparation, Persistence, Unity) and total CEQS (R2adj = .13-.35, ps < .05). MS imagery alone significantly predicted persistence and unity beliefs, while MG-M imagery was also a significant contributor to ability, effort, preparation, and total collective efficacy beliefs. In addition, the strategy function of modeling significantly predicted both effort and preparation beliefs. The findings provide preliminary support for the relative contributions of imagery and modeling to collective efficacy beliefs. Discussion will focus on the theoretical and practical implications for developing mental skills interventions targeting collective efficacy.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».