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Enregistrement W3199186836 · doi:10.1123/jcsp.2021-0031

Savoring Sport: Connections With Athlete Passion and Burnout

2021· article· en· W3199186836 sur OpenAlexaff
Benjamin J. I. Schellenberg, Jérémie Verner‐Filion, Patrick Gaudreau

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Sport Psychology · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversité du Québec en OutaouaisUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPassionBurnoutAthletesPsychologyFeelingSocial psychologyClinical psychologyPhysical therapyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Athletes can respond to positive experiences in sport by engaging in savoring—that is, by attempting to prolong or amplify their positive feelings. In this research, the authors tested if savoring was predicted by levels of harmonious or obsessive passion for sport and if savoring was associated with symptoms of burnout. In Study 1 ( n = 499), the authors found that savoring was positively associated with harmonious passion and negatively associated with obsessive passion. In addition, savoring predicted lower levels of burnout and played an indirect role in the relationship between both passion types and burnout. The authors replicated these findings in Study 2 ( n = 298), with collegiate-level athletes, prospectively, over the course of a season. Overall, athletes with strong levels of harmonious passion appear to be most likely to engage in savoring, a response that may protect them from experiencing higher levels of burnout.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,332
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,373 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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