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Enregistrement W4400144816 · doi:10.46827/ejpe.v11i2.5404

COMFORT ZONES AND OPTIMAL CHALLENGE POINTS: PERSPECTIVES FROM CANADIAN UNIVERSITY WOMEN’S BASKETBALL COACHES

2024· article· en· W4400144816 sur OpenAlexaffabout
Jeff Irvine, Kyra Kristensen-Irvine

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Physical Education and Sport Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensNipissing University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBasketballCoachingRespondentAthletesPsychologyApplied psychologyMental healthGeographyPolitical scienceMedicinePhysical therapyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abundant research has found that athletes’ mental states impact performance and learning. This paper examines two aspects of players’ mental health: comfort zone and optimal challenge point. While comfort zones have been examined previously and are relatively common in both academic and popular culture, the optimal challenge point (OCP) framework has been less well researched, particularly in relation to team sports. This study examined awareness and use of comfort zones and OCP specifically among Canadian university women’s basketball coaches. This sector was chosen as it represents university coaches in Canada while still comprising a relatively small potential sample. Results of the study show that although the respondent coaches generally are well aware of and use the concept of comfort zones in their coaching, OCP remains less well known despite coaches’ use of many of its principles in their respective practices.<p> </p><p><strong> Article visualizations:</strong></p><p><img src="/-counters-/soc/0721/a.php" alt="Hit counter" /></p>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,752
Score d'incertitude au seuil0,300

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,271 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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