An inch away from being mentally tough: Performance bias in ratings of mental toughness
Notice bibliographique
Résumé
Are assessments of an athlete’s mental toughness influenced by how that athlete performs in a single moment in a game? We conducted three experimental studies to address this question and conclude that the answer is yes. In each study, sports fans (total N = 1,097) read vignettes that depicted a mentally tough basketball player, either by describing the player as having many mentally tough attributes (Study 1), or by stating that the player had been identified as being mentally tough by an expert sport psychologist (Studies 2 and 3). Participants then read that the player was about to take a championship-winning shot and were randomly assigned to learn that the shot had been either successful or unsuccessful. Moreover, in Studies 1 and 2 participants learned that the outcome had been either decisive (i.e., a “perfect swish” or an “air ball”) or indecisive (i.e., the ball hitting the backboard, then the rim and, eventually, either going or not going into the basket). In each study, despite learning that the athlete was very mentally tough, participants’ mental toughness ratings depended on whether or not the shot was successful. Ratings were also sensitive to the way in which an outcome was attained: ratings decreased in a linear pattern with the highest ratings after a decisive success, followed by an indecisive success, an indecisive failure, and the lowest ratings after a decisive failure. This research supports the criticism that evaluations of mental toughness are distorted by how an athlete performs in a single moment.
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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 | 0,008 | 0,041 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».