Mental Training of College Student Elite Athletes
Notice bibliographique
Résumé
In order to achieve the expected high performance, athletes must be physically, technically, tactically and socially ready as well as being psychologically ready and strong (Erdoğan & Kocaekşi, 2015). In this context, mental training of athletes is also important. Mental training means that athletes adjust and control their own sports behavior by adopting specific ways to promote psychological state. Aim of this research was to determine the level of mental training application of professional athletes and differences according to some variables. The sample consisted of 485 professional athletes (University Students) who are still competing in 4 different sports in Turkey (football, handball, basketball and volleyball). Data collection tool consisting of two parts was used in the research. In the first part of the data collection tool, a questionnaire consisting of the personal information of the participants was used. In the second part, Developed by Benkhe et al. (2017) and adapted to Turkish by Yarayan and İlhan (2018), “Mental Training in Sports Inventory” consisting of 5 sub-dimensions and a total of 20 items was used. Non-parametric tests were used for data analysis. Mann-Whitney U was used to determine the difference between two groups, Kruskall-Wallis analysis method was used to determine the difference between more than two groups. The average of total score of Mental Training Scale of the participants was determined as X̄ = 3.97. In other words, the level of mental training of the participants was found to be high. The sub-dimension with the highest average was found to be the Interpersonal Skills sub-dimension with the average of X̄ = 4.32, and the sub-dimension with the lowest average was the Mental Performance Skills sub-dimension with the average of X̄ = 3.70. In addition, different results were determined according to gender and ritual variables.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».