A Mixed-Method Examination of Coaches’ Interpersonal Emotion Regulation Toward Athletes
Notice bibliographique
Résumé
Athletes often upregulate and downregulate pleasant or unpleasant emotions to feel or perform better (i.e., for hedonic or instrumental reasons). In addition to athletes regulating their own emotions, interpersonal emotion regulation (IER) also occurs in sports, wherein individuals attempt to regulate the emotions of others. Although previous research has examined IER between teammates, studies have rarely considered coaches’ efforts to regulate athletes’ emotions. The current mixed-method study explored coaches’ beliefs about athletes’ emotions and engagement in IER. Analysis of quantitative survey data ( N = 208) and qualitative interview data ( n = 10) from competitive level coaches ( M age = 44.0 ± 13.2 years) revealed that coaches perceived both benefits and detriments of various emotions, and coaches’ beliefs about emotions influenced the ways they attempted to regulate athletes’ emotions. Most coaches reported frequently engaging in affect-improving IER. Although the coaches generally opposed the idea of intentionally worsening athletes’ emotions, sometimes their feedback to athletes had the effect of worsening their emotions. Coaches also emphasized the need to consider athletes’ individual differences when engaging in IER. The current findings highlight the relevance of coaches’ IER, suggest several directions for future research, and offer useful considerations for coaches and coach education programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».