Alexithymia in athletic populations: Prevalence, and relationship with self-control and reinvestment
Notice bibliographique
Résumé
Alexithymia is the inability to identify or describe feelings, with a tendency for externally oriented thinking; these facets have potential benefits for athletic performance. This study explored the prevalence of alexithymia among athletes, across different sports and athletic ability, and considered the relationship between alexithymia and trait self-control, and between alexithymia and reinvestment. Athletes ( N = 787) completed a 15-min online survey which comprised self-report questionnaires (e.g., demographic, Toronto Alexithymia Scale, Movement Specific Reinvestment Scale (MSRS), Decision Specific Reinvestment Scale (DSRS), and The Brief Self-Control Scale). The overall prevalence of high-alexithymia was notable in an athletic population; analyzes revealed that high-static-dynamic sports had higher alexithymia scores compared to low-static-dynamic sports. Athletes with higher alexithymia scores were related to lower trait self-control, in addition to higher MSRS and DSRS scores. The findings of the present study suggest that alexithymic athletes experience emotional dysregulation issues, are more likely to engage in risky behaviors, and engage in processes which are detrimental to their performance. This study represents an initial exploration, and future research should expand upon these findings to fully determine the performance outcomes of alexithymia in sport.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».