Self-compassion and motivational climate as promotive factors of resilience in youth athletes
Notice bibliographique
Résumé
Resilience has been identified as a key psychological characteristic of successful and well-adapted athletes and is a critical component in athlete development (Rees et al., 2016). Promotive factors of resilience include assets, or skills within an individual, and resources, which is support outside the individual. The purpose of this study was to examine self-compassion and motivational climate as potential promotive factors of resilience in youth athletes. Athletes (N = 117; 87 female; M age = 14.73 years, SD = 1.89) completed the Self-Compassion Scale, Motivational Climate Scale for Youth, Connor-Davidson Resilience Scale, Flourishing Scale, and Short Warwick-Edinburgh Mental Well-being Scale. Self-compassion (r = .57, p< .01) and a mastery motivational climate (r = .21, p< .05) were related to resilience. Self-compassion was also related to flourishing (r = .66) and mental well-being (r = .64; both p< .01). Mastery climate was related to mental well-being (r = .19, p< .05). While the present data are cross-sectional in nature and cannot imply causation, past research suggests these promotive factors are modifiable and can be targeted through intervention and promotion efforts (Mosewich et al., 2013; Smith et al., 2007). Motivational climate has been explored in previous research as a resource for promoting resilience (e.g., Vitali et al., 2015); however, self-compassion represents a potential asset that has been overlooked in the sport context in terms of resilience development. Further consideration of the role of self-compassion in fostering resilience among athletes may support management of sport demands and the development and maintenance of well-being.Acknowledgments: Supported by the Social Sciences and Humanities Research Council of Canada
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».