Unlocking the power of ‘us’: Longitudinal evidence that identity leadership predicts team functioning and athlete well-being
Notice bibliographique
Résumé
The social identity approach has become an important framework for understanding effective leadership. The present study is the first to longitudinally examine the relative impact of coaches' and athlete leaders' identity leadership on athletes' identification with their team, as well as the subsequent relationships with key team and individual outcomes. To investigate these research questions, 18 sport teams (N = 279) completed a questionnaire early and late in their season competition. To analyse these data, we conducted structural equation modelling and controlled both for baseline values and the nested structure of our data. Results revealed that it was mainly the identity leadership of athlete leaders (and not of the coach) early in the season that predicted athletes' team identification later in the season. This increased team identification in turn fed into both team outcomes (i.e., task climate, team resilience, team performance) and individual outcomes (i.e., well-being, burnout, and individual performance). The mediating role of team identification suggests that by building a shared sense of 'we', athlete leaders can improve the team's effectiveness and enhance athletes' well-being. Accordingly, we conclude that empowering athlete leaders and strengthening their identity leadership skills is an important way to unlock sport teams' full potential.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».