Notice bibliographique
Résumé
Imagine yourself walking to the gym in the rain after a long hard day at work. Picture yourself lifting heavy weights, even though you would prefer sitting on the sofa watching your favorite baseball team win a playoff match. Envision a marathon runner who keeps pushing herself during the final miles of a run, trying to override her thoughts of quitting the straining competition. These are just some sports-related examples of situations during which self-control processes enable us to keep striving for a desirable goal and suppress po-tentially tempting action alternatives. In general, “self-control refers to the capacity for alter-ing one’s own responses, especially to bring them into line with standards such as ideals, values, morals, and social expectations, and to support the pursuit of long-term goals” (Baumeister, Vohs, & Tice, 2007, p. 351) . However, self-control is not always applied effec-tively as, for instance, evidenced by the large number of gym dropouts every year (e.g., Eng-lert & Rummel, 2016). In this chapter, we will discuss empirical findings that highlight the importance of self-control for sports-related performance and we will introduce the theoretical accounts that try to explain why self-control sometimes appears to fail. Finally, we will discuss open research questions in order to improve our understanding of how self-control operates and why it is not applied at all times.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».