A conditional process model of perfectionism, goal-realization, and post-competition mood
Notice bibliographique
Résumé
Research has recently begun to examine the relationship between multidimensional perfectionism and athletes' post-competition mood. However, to date, there have been few attempts to examine the interaction between dimensions of perfectionism or model possible explanatory processes. To address these limitations, in the current study we tested a novel conditional process model whereby the relationship between perfectionistic strivings and post-competition affect was mediated by the degree to which goals were considered to have been met (goal-realization) and that this indirect effect was, in turn, moderated by levels of perfectionistic concerns. We tested this model in a sample of 251 athletes who took part in a "Runmageddon" event - a cross-country obstacle race. Athletes completed measures of perfectionism (perfectionistic strivings and perfectionistic concerns) before the race and measures of goal-realization and mood (tense arousal, energetic arousal, and hedonic tone) between 24 and 48 h after the race. Analyses revealed that perfectionistic strivings were indirectly linked to a more unpleasant post-competition mood (higher tense arousal and lower hedonic tone) via perceptions of lower goal-realization. In addition, these two indirect effects were statistically significant only when perfectionistic concerns were medium and high. The results support the proposed conditional model and suggest the interplay between dimensions of perfectionism is important for athletes' post-competition mood, and the level of perfectionistic concerns, especially.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».