Lay beliefs about savouring and performance in elite sport
Notice bibliographique
Résumé
Athletes may be able to optimize their experiences in sport by engaging in savouring – that is, by attempting to maintain, enhance, or prolong their enjoyment of positive experiences. However, it is unclear if athletes believe that there are performance benefits associated with savouring good times in sport. The purpose of this research was to study the lay beliefs that athletes have about the connection between savouring and elite sport performance. We collected data online from 326 sport participants via Prolific. Participants were randomly assigned to answer questions from the Savoring Beliefs Inventory in a way that they thought either the most successful, least successful, or average elite athlete would answer them. A one-way ANOVA showed that estimated levels of savouring differed between the three conditions, F (2, 323) = 19.15, p < .001, η;2 = .106. Post-hoc tests indicated that estimated levels of savouring in the least successful condition were significantly lower than those in both the most successful and average conditions, which did not significantly differ from each other. Finding the lowest levels of savouring with the least successful condition likely reflects the impression that less successful elite athletes have few positive experiences to savour. But this same logic cannot explain why predicted levels of savouring among the most successful elite athletes, despite presumably having ample positive experiences that could be savoured, were not significantly different than savouring among average elite athletes. Future research is thus needed to continue exploring athletes’ beliefs about the effects of savouring in sport.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».