Psychological Features of Formation of Emotional-Will Sphere of Athlete Personality
Notice bibliographique
Résumé
At present the issue of "personal profile" of the athlete engaged in a certain sport is quite widely discussed.However, the analysis of personal features of athletes of the international class on sports did not confirm the hypothesis of "personal profile."More productive was the approach of finding common manifestations of personality that lead to success in sports.Among such features should be: sensivity, emotional resistance, activity in overcoming obstacles.According to American sports psychologists, the most common personal traits of athletes include:-High level of aggressiveness (which is almost always under control of the athlete of high class), -High level of achievement motivation, -Extroversion and character hardness, -authoritativeness, -Emotional stability and self-control [1].Aggression.In many sports, especially those where direct physical contact is allowed, various forms of controlled physical aggression are simply necessary.Research data show that high-class athletes engaged in these sports are not only more aggressive, but also tend to express their aggressive tendencies more freely than representatives of the so-called normal sample.At the same time aggressiveness is expressed in different ways in athletes engaged in different sports.Motivation to achieve success in athletes.Motivation is a key variable of mastering sports skills, the ability to demonstrate them.Motivation is, first of all, a desire for success, high results in its activities.And if a person, seeks to achieve success, high results in activity,
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».