Exploring the Associations between ‘Non-Cognitive Abilities’, Sport Perfectionism, and Passion for Sport in Competitive Athletes
Notice bibliographique
Résumé
Mental Toughness, Grit, Resilience, and Hardiness (i.e., ‘non-cognitive abilities’), typically affect psychological benefits and performance in a variety of domains, including competitive sport (Denovan et al., 2022). Very little research has investigated these constructs together, which has subsequently limited our understanding of their interrelationships and potential additivity (Denovan et al., 2022; Price, 2019). A better understanding of the similarities and differences among these constructs can help to support the most accurate development of non-cognitive abilities via interventions. The current study explored how Mental Toughness (MTI; Gucciardi et al., 2015), Grit (Grit-O; Duckworth & Quinn, 2009), Resilience (CD-RISC; Connor & Davidson, 2003) and Hardiness (DRS-15; Bartone, 2008) are associated with Sport Perfectionism (SMPS; Dunn et al., 2006) and Passion for Sport (TPS; Vallerand et al., 2003) in a heterogeneous sample of 159 competitive athletes. The results of a stepwise regression analysis revealed that Resilience was a positive predictor of Personal Standards, and Hardiness-Commitment was a negative predictor of Concern Over Mistakes. Mental Toughness and Resilience were both significant predictors of Perceived Coach Pressure; yet Mental Toughness was a negative predictor, while Resilience was positive predictor. The stepwise regression for Passion demonstrated that both Hardiness-Commitment and Hardiness-Control were positive and significant predictors of Harmonious Passion, while only Resilience was a positive predictor of Obsessive Passion. The main results highlight that these four conceptually interrelated constructs are distinct with respect to two factors that are known to influence motivation 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».