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Enregistrement W3214575294

Philanthropy and humor: Unlocking the psychological tool box of an ultra-endurance athlete

2012· article· en· W3214575294 sur OpenAlexaffabout
Jessica Fraser‐Thomas, Amir Gilad, Sarah M Jeffery-Tosoni

Notice bibliographique

RevueJournal of Exercise, Movement, and Sport (SCAPPS refereed abstracts repository) · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeelingContext (archaeology)PsychologySocial psychologyPopulationAthletesNova scotiaEliteSport psychologyApplied psychologySociologyPolitical scienceGeographyMedicinePolitics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite growing physical inactivity at the population level, there is rising interest in extreme physical challenges such as ultra-endurance events. While much research has focused on psychological characteristics of elite athletes (e.g., Durand-Bush & Salmela, 2002), less work has examined these characteristics among 'weekend warriors'. The purpose of this case study was to explore the psychological journey of a 44 year old male athlete, who engaged in a solo running pursuit of the mountainous 276 kilometer Cabot Trail in Nova Scotia, Canada. Data were collected through semi-structured interviews before, during and following the event, focusing on the participant's personal background, preparation, challenges, expectations, and reflections; media and social networking sources were also examined. Themes emerged in three broad categories. The participant's initial related to his desire to challenge himself, challenge others' mindsets and make a contribution. In the moment motivation was drawn from social support and feelings of making a difference, while strategies for persistence involved focusing on within event goals, using positive self-talk, and creating a humorous environment. Finally, ongoing was maintained through a persistent desire to make a difference, motivate others, and push past 'failure'. Findings are discussed in the context of previous work, future directions and practical implications.Acknowledgments: York University Faculty of Health

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0120,016
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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