On the role of pre-competition emotions in elite karateka
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of the current study aimed to examine the performance related experiences of elite karate athletes prior to a major international competition. The secondary aim was to explore the relationship between athlete and coach performance ratings. Athletes selected emotional and non-emotional words to describe their experiences related to performance. Results indicated that best performance was characterized by high intensities of helpful emotion and non-emotion descriptors, while worst performance was characterized by high intensities of harmful descriptors. Moreover, intensities of emotions and non-emotions during actual good performance neared intensities recalled during best performance. Lastly, the coach reported athletes’ performance positively higher than the subjective rating from the athlete. Participants included five members of the Canadian National Wado-Kai karate team (n = 5) competing in international championships. Performance related experiences were assessed using the PBS-20 and ESP-40 questionnaire while recalling best and worst performance, and prior to kata and kumite performance. The participants and the coach rated their performance following competition. The Individual Zones of Optimal Functioning (IZOF) model posits that each individual athlete exhibits a unique constellation of emotion, non-emotions and intensities when experiencing peak, or dysfunctional, performance (Hanin, 2000). Practitioners are advised to provide interventions and tools that propel athletes to a pre-established zone of optimal functioning.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».