Journeying through sport: Athlete narratives of navigating pressure and struggle
Notice bibliographique
Résumé
In high-level sport, there is often an overemphasis or fixation on performance which can lead to the decline of important aspects such as athletes' physical health, mental well-being, and quality of life (Smith, 2010; Smith & Sparkes, 2009a). Sport psychology researchers and practitioners have sought to mitigate such threats to well-being by placing an emphasis on helping athletes develop adaptive coping resources and approaches, such as self-compassion (Ferguson et al., 2015; Mosewich et al., 2014; Frentz et al., 2019). To further understand athlete development and support, the purpose of this study was to explore how athletes high in self-compassion story their journey through sport as well as their experiences of navigating pressure and struggle. Three women athletes were recruited based on their high (> 1SD above the mean; Ingstrup et al., 2017) self-compassion scores (i.e., SCS-SF athlete version; Lizmore et al., 2017). Athletes were invited to take part in two loosely structured one-on-one interviews as part of a narrative approach to learn about their sport careers, stories, and experiences (Riessman, 2008). Both narrative thematic and structural analyses are currently in progress in an effort to capture the rich description of athlete experiences as well as the overarching structure of their narrative accounts. This abstract will be updated between Sept. 15 and October 1, 2021 to share key findings and implications.Acknowledgments: This research was supported by the Social Sciences and Humanities Research Council of Canada (SSHRC) Joseph-Armand Bombardier Canada Graduate Scholarship, as well as the University of Alberta's Walter H Johns Graduate Fellowship and Alberta Graduate Excellence Scholarship.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,011 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».