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Enregistrement W4367173152 · doi:10.1080/1612197x.2023.2203699

Creating sport environments for youth to thrive: understanding the mechanism to intentions to continue sport and subjective well-being

2023· article· en· W4367173152 sur OpenAlexaff
Keita Kinoshita, Eric MacIntosh, Shintaro Sato

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sport and Exercise Psychology · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThrivingPsychologyAutonomyAthletesSocial psychologyPositive Youth DevelopmentSocial supportApplied psychologySport psychologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study investigated how social environmental factors (i.e., supportive behaviors of coaches and parents) are associated with thriving in sport amongst a youth population, influencing important outcomes of sport participation (i.e., intention to continue sport and subjective well-being in sport). Two-wave data was collected within a three-month time span to help determine the relationship of social environmental factors with intention to continue and subjective well-being. One hundred fifty-nine Japanese youth sport participants (Mage = 15.81) completed the questionnaires twice. Autonomy supportiveness of coaches and parents was positively related to thriving three months later. In contrast, only the relationship between autonomy support from coaches and thriving was mediated by the change in basic psychological need satisfaction. Moreover, autonomy support from coaches was related to intention to continue sport and subjective well-being in sport through the changes in basic psychological needs satisfaction and thriving individually and in sequence. The results indicate the importance of both the parent and coach in the role of nurturing the young athletes, while the influence was more robust for coaches. The findings indicate a need for stakeholders to focus on educating and promoting their role in creating supportive environments aimed at increasing retention and well-being.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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