Self-compassion, depressive symptoms, and well-being: A cross-sectional exploration across athlete status and gender
Notice bibliographique
Résumé
Self-compassion is associated with positive mental health outcomes and may buffer against negative self-evaluations and emotional difficulties. Nevertheless, studies among athletes often explore self-compassion in specific groups in isolation (e.g., women athletes) (Röthlin et al., 2019). The aims of this study were to 1) explore whether the relationship between gender and composite scores and specific dimensions of self-compassion (e.g., self-judgement) was moderated by athlete status; and 2) to explore the relationship between different dimensions of self-compassion and self-reported depressive symptoms and well-being among team sport athletes ( n = 84, M age = 22.9 ± 5.0; 57.1 %men) and non-athletes ( n = 189, M age = 35.5 ± 5.9; 32.8 %men). For our first aim, the relationship between gender and self-compassion (including specific dimensions) was not moderated by athlete status. However, regardless of gender, athletes reported significantly higher total self-compassion scores and significantly lower scores on specific dimensions of self-compassion, isolation, and over-identification, than non-athletes. For our second aim, self-judgement was positively associated with depressive symptoms in both athletes and non-athletes. Self-judgment was, however, negatively associated with well-being only among athletes, and isolation was negatively correlated with well-being only among non-athletes. Our results suggest that reducing self-judgement may be particularly important for promoting athletes’ mental health
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».