Empathic and Self-Regulatory Processes Governing Doping Behavior
Notice bibliographique
Résumé
Evidence associating doping behavior with Moral Disengagement (MD) has accumulated over recent years. However, to date, research examining links between MD and doping has not considered key theoretically-grounded influences and outcomes of MD. As such, there is a need for quantitative research in relevant populations that purposefully examines the explanatory pathways through which MD is thought to operate. Towards this end, the current study examined a conceptually-grounded model of doping behavior that incorporated empathy, doping self-regulatory efficacy (SRE), doping MD, anticipated guilt and self-reported doping/doping susceptibility. Participants were specifically recruited to represent four key physical-activity contexts and consisted of team- (n = 195) and individual- (n = 169) sport athletes and hardcore- (n = 125) and corporate- (n = 121) gym exercisers representing both genders (nmale = 371; nfemale = 239); self-reported lifetime prevalence of doping across the sample was 13.6%. Each participant completed questionnaires assessing the aforementioned variables. Structural equation modelling indicated strong support for all study hypotheses. Specifically, we established: (a) empathy and doping SRE negatively predicted reported doping; (b) the predictive effects of empathy and doping SRE on reported doping were mediated by doping MD and anticipated guilt; (c) doping MD positively predicted reported doping; (d) the predictive effects of doping MD on reported doping were partially mediated by anticipated guilt. Substituting self-reported doping for doping susceptibility, multisample analyses then demonstrated these predictive effects were largely invariant between males and females and across the four physical-activity contexts represented. These findings extend current knowledge on a number of levels, and in doing so aid our understanding of key psychosocial processes that may govern doping behavior across key physical-activity contexts.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».