Social justice attitudes and behavioural intentions of NCAA student-athletes: the role of life skills
Notice bibliographique
Résumé
Within the United States of America alone, athletes - and particularly professional athletes - have long been utilising their unique positionality as a platform to advocate for social justice and to be actively engaged activists for social change. While social justice advocacy and activism are increasingly seen within professional sports, engagement in such efforts has been more limited among collegiate student-athletes. As such, the purpose of this study was to examine how life skills moderate the relationship between attitudes and behavioural intentions pertaining to social justice among National Collegiate Athletic Association (NCAA) student-athletes. A sample of 218 Division I NCAA student-athletes completed an online survey that assessed their perceived life skills learned in sport, social justice attitudes, and social justice behavioural intentions. The analytical approach included a series of moderation analyses testing the moderation effect of each life skill on the relationship between social justice attitudes and behavioural intentions. Emotional skills, interpersonal communication, and social skills each significantly and positively moderated the relationship between student-athletes' social justice attitudes and social justice behavioural intentions. However, problem-solving and decision-making, goal-setting, time-management, teamwork, and leadership skills had non-significant interaction effects. The results suggest that life skills, especially interpersonal skills beneficial to social interactions, can be assets for student-athletes as they consider progressing towards social justice action. Efforts should also be put forward to better comprehend the role of coaches using an implicit and/or explicit approach to life skills and its impact on their social justice awareness and behaviour intention.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».