The ‘selves’ in doping and its psychosocial mechanisms: harmonised multi-country evidence from high-performing athletes in the UK, US, and China
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Doping remains an ongoing threat to clean competition. To date, global preventive initiatives have not addressed critical psychosocial antecedents of doping thoroughly due to the scarcity of knowledge regarding its psychosocial mechanisms from a harmonised cross-country perspective. We, therefore, conducted a multi-country investigation testing the interplay of two important yet overlooked attributes, namely narcissism and self-compassion, and examined their psychosocial mechanisms underpinning doping. METHODS: Using a sample of 499 high-performing athletes (80% competing at national level or above) from the UK, US, and China, we performed a series of multi-variate multi-group moderation models to test the narcissism × compassion interaction on doping and examined potential psychosocial mechanisms underlying such effects. In all analyses, we applied cluster control to adjust for coach-/team-level confounds and compared fixed vs. random effects models for cross-country comparisons. RESULTS: We found an identical interaction across study countries showing self-compassion alleviates narcissism-related doping willingness (especially that vulnerable narcissism drives). Grandiose narcissism's protective effect on vulnerable narcissism-related doping moral disengagement was invariant across countries. Resilient coping appears to be a consistent mechanism across study countries that explains narcissism-related risk and compassion-related protection. Fear of failure manifested varied mechanistic effects in different study countries, inferring potential cross-cultural differences. CONCLUSION: Vulnerable narcissism is a critical person-level correlate of doping. Grandiose narcissism, in the presence of self-compassion, can alleviate such risk thanks to enhanced resilient coping. Future education and interventions should tackle these important person-level attributes for anti-doping.
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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 | 0,003 | 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».