Losing passion: A test of the seasonal attenuation of passion (SAP) hypothesis across three longitudinal studies with athletes and sport fans
Notice bibliographique
Résumé
People often feel passionate toward activities in sport. But passion can change, and we know very little about how or when passion for sport changes over time. Here we present a hypothesis about how, when, and why passion changes over time – the seasonal attenuation of passion (SAP) hypothesis – which predicts that levels of passion toward activities will tend to decline over the course of a season in sport. We tested this hypothesis in three studies with intercollegiate volleyball players (N = 421), intercollegiate athletes from various sports (N = 298), and fans of the Winnipeg Jets (N = 418). In each study, participants reported levels of passion (i.e., harmonious passion, obsessive passion, general passion) at either the start and end of a season (Study 1) or at the start, middle, and end of a season (Studies 2 and 3). Using latent change score modeling (Study 1) and latent growth modeling (Studies 2 and 3), we found that all scores of passion decreased over the course of each season. This has implications for our understanding of how passion changes over time, especially in sporting activities which are often organized in recurring seasons; there appears to be a tendency for a season to sap people’s passion over time.
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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 | 0,016 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».