Can Savouring be used in Elite Sport to Benefit Athletes?
Notice bibliographique
Résumé
Savouring is a mental strategy involving the deliberate and intentional upregulation of positive affect (Bryant, 2021). This happiness amplification technique boosts and maximizes preferred emotions making them last. Savouring outside of sport has shown benefits in health and well-being, gratefulness, appreciation, strengthening of relationships, building of competence, and resilience (Borelli et al., 2020; Klibert et al., 2022; Smith et al., 2019). Using savouring develops adaptive emotional regulation (Gregory et al., 2023) and may be beneficial for creating positivity in elite athletes during the difficult mental struggles and uncertainty of experience that occurs within high-pressure sport environments. This study examined the feasibility of a savouring-focused intervention in elite adolescent tennis athletes. These elite athletes (N = 14) were recruited from Taylor Tennis Academy, the Manitoba Provincial and Canada Games Teams. Athletes participated in a savouring-focused intervention in which they attended an in-person psychoeducational session, tracked savouring for 7 days, and completed 3 online surveys. Exploratory surveys were conducted pre-intervention, post-intervention, and 30-day post-intervention. A subgroup of athletes (n = 5) participated in a semi-structured interview. Results showed that the savouring-focused intervention increased savouring scores and positive emotions, while decreasing stress levels and negative emotions. Elite adolescent athletes savoured tennis most by 1) imagining success 2) being grateful and 3) showing good feelings. Athletes reported that learning savouring was beneficial and plan to incorporate this mental strategy into their routines. This study provides preliminary evidence that savouring-focused interventions should be implemented within elite 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».