Notice bibliographique
Résumé
Interest in perfectionism in sport psychology has steadily increased over the last twenty-five years. The last 10 years in particular has seen a dramatic increase in research dedicated to the topic. As a result, we have learned a great deal about perfectionism in this domain. However, it is also an area of work in which there has been considerable disagreement on key issues; most notably, the degree to which perfectionism is helpful or a hindrance to athletes. A number of new concepts have recently emerged that may help navigate some of the issues that have historically hampered the study of perfectionism: combined and total unique effects, perfectionistic tipping points, and perfectionistic climate. In this short overview some of the latest advances in this area are introduced, explained, and discussed. Each concept offers interesting opportunities for advancing the study of perfectionism in sport. They also each provide avenues for novel research, as well as impetus to revisit previous research and existing data to yield new insights. Most importantly, the concepts offer the promise of taking us closer to our aim of understanding the effects of perfectionism in sport, and better identifying and supporting athletes at risk to its negative effects. • The impact of multidimensional perfectionism on athletes remains controversial. • New conceptual approaches are needed and offered. • Total unique effects reveal the overall impact of perfectionism. • Perfectionistic tipping points show how dimensions act on each other. • Perfectionistic climate resituates perfectionism in the social context with its own 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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; 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 ».