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Enregistrement W3137585593 · doi:10.3389/fpsyg.2021.611636

Perceived Motivational Climates and Doping Intention in Adolescent Athletes: The Mediating Role of Moral Disengagement and Sportspersonship

2021· article· en· W3137585593 sur OpenAlexfundno aff
Lu Guo, Wei Liang, Julien S. Baker, Zhi‐Xiong Mao

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDoping in Sports
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWorld Anti-Doping Agency
Mots-clésPsychologyStructural equation modelingAthletesPsychosocialSocial psychologyDevelopmental psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Doping is an important issue in competitive sports and poses potentially irreversible consequences to athletes. Understanding the psychological process underlying antecedents and doping intention will inform policy and prevention. This study aimed to test the psychosocial mechanisms of doping in adolescent athletes using an integrated model. In this model, we examined the associations of perceived motivational climate (i.e., task-involving and ego-involving), moral variables (i.e., moral disengagement and sportspersonship), and attitudinal variables (i.e., perceived pros/cons of doping and perceived cons of not doping) with doping intention. We further investigated whether the moral variables mediated the relationship between perceived motivational climate and doping intention. A cross-sectional survey was employed in the present study. Six hundred and fifteen Chinese adolescent athletes (mean age = 15.68 ± 1.67 years) completed questionnaires measuring demographic information and the variables mentioned previously. Structural equation modeling showed that the hypothesized model had a good fit and explained 64.1% of the variance in doping intention. Task-involving motivational climate indicated both directly and indirectly negative associations with doping intention via sportspersonship. The ego-involving motivational climate was positively associated with doping intention via moral disengagement. Among perceived pros/cons of doping and perceived cons of not doping, both perceived cons of doping and cons of not doping were positively associated with doping intention with a small effect size. This study confirmed the roles of tasking- and ego-involving motivational climates, moral variables, and attitudinal variables on doping intention. These research findings may provide new insights for the future of intention-based doping prevention programmes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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