Exploring competitive anxiety and personality in early specializng and sampling peewee boys hockey players
Notice bibliographique
Résumé
In recent years there has been a growing trend towards early specialization in youth sport (Feeley et al., 2016). Athletes who specialize early often invest more heavily from a younger age, thus it has been suggested they may feel greater pressures to perform, and have higher anxiety levels (Baker et al., 2009). Personality has also been linked to anxiety (e.g. Malouff, Thorstiensson & Schutte, 2004), but no research has focused specifically on the relationship between anxiety, personality, and sport. Using the Developmental Model of Sport Participation (DMSP; Côté & Fraser -Thomas, 2016) as a guiding framework, this study examined the relationship between competitive anxiety and personality, in relation to sport trajectory (i.e., early specializer versus sampler). Seventy-seven male hockey players aged 11-12 completed tools to measure competitive anxiety and personality, while their parents completed a screening tool on boys' sport development history. Hierarchal regression analyses revealed an interaction between agreeableness and early specialization, indicating that samplers who had low agreeableness reported significantly higher levels of competitive state anxiety. Findings provide preliminary information about who early specialization may be best suited for; however, further research in different sport contexts is needed to offer insight to programmers, parents, and youths regarding decisions about children's sport pathways.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».