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Enregistrement W2991385091

Imagery and modeling influences on team sport athletes' collective efficacy

2019· article· en· W2991385091 sur OpenAlexaff
Barbi Law, Melanie Gregg

Notice bibliographique

RevueJournal of Exercise, Movement, and Sport (SCAPPS refereed abstracts repository) · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyAthletesPsychological interventionCollective efficacySelf-efficacySport psychologyPerceptionSocial psychologyMultilevel modelApplied psychologyStructural equation modelingPhysical therapy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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