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Enregistrement W4417400787 · doi:10.1080/24711616.2025.2600350

Boredom in Sport Practice: Using Control-Value Theory to Test Relationships Between Cognitive Appraisals, Boredom, and Perceived Success

2025· article· en· W4417400787 sur OpenAlexaffabout
Nya G. Derkach, Patti C. Parker

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Kinesiology in Higher Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMind wandering and attention
Établissements canadiensThompson Rivers University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTest (biology)BoredomCognitionPerceptionSocial cognitive theory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Boredom is a deactivating emotion that is gaining attention in sport research. We draw from the Control-Value Theory of Achievement Emotions (CVTAE) to examine the relationships between cognitive appraisals, boredom, and perceived success, and test if the relationships are moderated by competitive playing experience. A cross-sectional survey was administered to 179 Canadian athletes aged 18–35 participating in competitive sports. Using moderated-mediation regression analyses, we tested if perceived value and control in practice are related to boredom; if a value-success relationship is mediated by boredom; and if it is moderated by competitive playing experience. We found perceived value was negatively linked to boredom (β = -.22) and associated with higher perceived success a (β = .55), but the relationship was not mediated by boredom. A significant Perceived Value x Years of Playing Experience interaction emerged; and after probing the interaction, we found the relationship between perceived value and boredom was strongest for athletes with high playing experience (β = -.36) relative to less experienced athletes. The value-boredom-success mediation relationship was not significant at levels of the moderator. Although more research is needed beyond this correlational design, our study suggests using CVTAE to understand the links between appraisals and emotions may be relevant in sport achievement domains, such as in sport practices.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,559

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,344 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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