Winning-at-all-costs: high-performance athletes learn to conform to the sport ethic
Notice bibliographique
Résumé
Athletes ‘learn’ to conform to the extensive pressures and expectations within the culture of sport; however, an understanding of the process by which athletes learn to conform to the sport ethic is not well known. As high performing athletes’ over-conformity to traditional sport values has been linked to negative health consequences (e.g. overtraining, playing while injured, disordered eating, engagement in hazing, chronic pain management, performance-enhancing substance abuse and risk for maltreatment), it is crucial that we better understand the process by which athletes learn to conform to these extreme expectations within sport. Therefore, the aim of this study was to examine high-performance athletes’ experiences of conforming to the sport ethic and the process by which they adhere to these dominant sport values. A total of 13 retired, competitive, women athletes from a variety of sports participated in this study and engaged in a 1-to-2-hour semi-structured interview. Data were analysed thematically. Generated themes include the development of athletes’ conformity to the sport ethic through their initial sport engagement, modelling and observing, positive reinforcement and fear of repercussion. Additionally, athletes experienced both maladaptive and adaptive long-term outcomes stemming from their learned sport ethic which stuck with them post-sport involvement. Findings are interpreted using Bandura’s theoretical perspective of observational learning and future directions are recommended.
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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) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».