Unexpected, but not a surprise: How women varsity athletes high in self-compassion manage unexpected stressors surrounding competition
Notice bibliographique
Résumé
Athletes appraise unexpected stressors as more threatening than expected stressors (Dugdale et al., 2002) and women varsity athletes have reported experiencing a high proportion of unexpected competition-related stressors (Holt et al., 2007). Self-compassion may promote adaptive appraisals and coping in women athletes (Mosewich et al., 2018), and a self-compassionate perspective may aid athletes in navigating the experience of unexpected stressors. Therefore, the purpose of this study was to explore how women varsity athletes high in self-compassion manage unexpected stressors surrounding competition. Based on Self-Compassion Scale scores (Neff, 2003), seven women varsity athletes (Mage = 19.43 years, SD = 1.40 years) high in self-compassion (M = 3.83, SD = 0.48) were purposefully sampled to participate in one-on-one semi-structured interviews. Through an interpretive description framework (Thorne, 2016), four themes were developed that illustrate coping efforts: Emotion regulation (effectively controlling emotional responses to the stressor), adaptive perspective (taking a balanced, objective approach to the situation), active re-engagement (approaching and engaging with the task at hand), and learning from experience (drawing on, and learning from, past experiences). It appears that varsity women athletes with high self-compassion possess resources that enabled them to effectively cope with unexpected stressors. To support athletes in managing unexpected stressors, coaches and practitioners can encourage athletes to reflect on past experiences, support emotion regulation strategies, and foster adaptive perspectives to aid athletes in effectively engaging with and managing unexpected stressors surrounding competition.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».