Using social identity mapping to understand the implications of student-athlete group compatibility
Notice bibliographique
Résumé
Social Identity refers to the extent to which people define themselves based on the groups to which they belong (Tajfel, 1981). Despite an extensive body of literature spanning several fields of psychology, most research on social identity has involved membership with only one group. Considering that humans are a social species, often belonging to several groups concurrently, investigating implications for multiple memberships is warranted. The purpose of this study was to explore social identity compatibility in interuniversity athletes, with a specific interest in assessing associations with quality of life and academic and athletic performance. A total of 235 interuniversity athletes (57% female; Mage = 19.98 years; SD = 1.77) completed an online social identity mapping tool (oSIM; Cruwys et al., 2016), and questionnaires assessing the criterion variables. Results indicated that two mediation models were statistically significant. First, general health quality mediated the relationships between the proportion of very incompatible groups and individual perceived athletic performance. Second, a specific dimension within health quality, emotional health quality, also mediated the relationships between the proportion of very incompatible groups and perceived athletic performance. These results are discussed in terms of both their theoretical and practical implications within the thesis. However, as a generally summary, our findings suggest the importance of experiencing harmony among group memberships, and that this is particularly important in populations with overt group affiliations. Within the thesis, limitations are also acknowledged (i.e., cross-sectional research design) and suggestions are made to promote future research using the novel online oSIM tool in sport.
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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 | 0,009 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».