The Impact of Teammate Interactions on Team Cohesion in Collegiate Athletics
Notice bibliographique
Résumé
Cohesion is considered to be one of the most important small group variables (Lott & Lott, 1965) and can be influenced by many individual and team factors (Carron & Spink, 1993). For instance, Carron and Spink (1993) theorized that teams with increased teammate interactions are more likely to experience high cohesiveness, yet no research to our knowledge has been conducted to empirically support this assumption. Therefore, the purpose of this study was to examine athletes’ perceptions of what constitutes an ideal amount of time interacting with teammates as well as the consequences of interacting frequently and infrequently in various team-related contexts. Participants were 165 athletes competing on varsity collegiate sport teams who completed an online questionnaire in which they were asked to report the minimum and maximum amount of hours per week that they would like to interact with teammates in various contexts. Descriptive statistics were calculated for interaction time within each context and a series of MANOVAs and t-tests were conducted to examine differences in the ideal amount of interaction time in each context based on gender, sport, year on team, amount of playing time, and living situation. Significant differences were found based on gender and living situation in a majority of contexts. The findings can be used to inform collegiate coaches and athletes concerning the ideal amount of interaction that should occur and how to navigate their athletes’ personal factors that may affect the preferred amount of time they want to spend with their teammates.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».