I or We? How Self-Categorization Shapes Decision-Making in Team Sports
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: According to the Social Identity Approach, self-categorization influences how individuals define themselves, either as individuals or as members of a group, thereby affecting performance outcomes.To deepen our understanding of social identity's role, we conducted an experiment to examine its impact on a critical objective performance determinant: decisionmaking.Method: Ten professional basketball players viewed 14 immersive video clips twice, under two conditions: (a) personal identity and (b) social identity, with randomized conditions and clip orders.Upon each clip's conclusion, participants mimed and verbalized their decision as in a real game.In the personal identity condition, they were instructed to compete individually and make decisions that would maximize their own performance in this type of match situation.In the social identity condition, they were instructed to compete on behalf of their team and make decisions that would optimize team performance.To strengthen self-categorization, additional induction strategies were used, including image projections, team-specific jerseys, and tailored questionnaires.The data were analyzed using generalized linear models.Results: The analysis of 270 decisions revealed that players shot significantly more in the personal identity condition and passed more in the social identity condition.Reaction times also differed between conditions, but only for the drive decision.Discussion: These findings contribute to a growing body of research highlighting the influence of psychosocial factors on decision-making in team sports.They suggest that social identity can shape athletes' choices, underscoring the importance of integrating social and psychological dimensions into models of decision-making. HIGHLIGHTS• Self-categorization influences decision-making in team sports.• Players shoot more in the personal identity condition and pass more in the social identity condition.• This study provides objective evidence that self-categorization impact performance factors.• Individual differences exist, with some individuals exhibiting significantly reduced responsiveness to social identity effects.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».