The Role of Athletes’ Personality on Talent Identification and Development: A pilot project in university sport
Notice bibliographique
Résumé
Talent identification and development (TID) programs are often characterized by high expenses, low success rates, and unclear effects that regrettably result in poor return on investment (Vaeyens et al. 2009). Conscientiousness, self-control, and grit are personality traits conceptually and empirically linked to perseverance and high achievement in several domains including academic, professional, and military environments. In sport, anonymous surveys have shown that these traits predict athletes’ practice quantity/quality, better athletic engagement, and higher skill levels (e.g., Tedesqui & Young, 2018). However, such research had never been carried in a TID setting where athletes are under constant evaluation and, as a result, social desirability bias is likely to occur. Therefore, the purpose of this study was to test whether athletes’ self-reported personality traits predicted (a) talent retention, coaches’ decision to retain athletes for a future season; and (b) talent development, coach-rated athletes’ level of practice engagement over one season. Participants were university athletes (N = 194, 84 female, Mage = 20.67, SD = 1.94) from individual (e.g., golf) and team sports (e.g., rugby), along with their coaches. Hierarchical multiple regressions controlling for age, sex, and social desirability, showed only self-discipline (a facet of self-control) predicted athletes’ likelihood of retention for a future season (B = .27, p < .05). No personality facets associated with indicators of talent development (rs < |.19|, ps > .12). We problematized the scarcity of significant associations between personality facets and talent-related outcomes and considered potential implications for improving the effectiveness of TID programs.
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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 | 0,008 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».