Positional Competition Predicts Athlete Satisfaction in a Large Student-Athlete Sample
Notice bibliographique
Résumé
Competition in sports can occur between teams but also within a team. The process of teammates vying for the same playing time is called positional competition and has been linked to several adaptive outcomes. Yet, the relationship between positional competition and performance-related satisfaction has yet to be explored. Hence, the purpose of this research was to examine whether athletes’ perceptions of positional competition could predict satisfaction with individual performance, ability utilization, training and instruction and personal dedication. Using a cross-sectional study design, a sample of 786 University Sport athletes (Mage= 20.31 years, SDage= 1.97) completed the Athlete Satisfaction Questionnaire, Positional Competition in Team Sports Questionnaire, and demographic questions. The seven sub-dimensions of positional competition predicted each of the four chosen sub-dimensions of athlete satisfaction in separate linear regressions. Positional competition significantly predicted the athlete satisfaction in each regression, explaining 20-34% of the variance. Coach communication (β = 0.11- 0.35) and selection (β = 0.12- 0.25) emerged as significant predictors in all regressions. Effort to improve was also a significant predictor in three regressions (β = 0.11- 0.33) while pushing teammates was in two regressions (β = 0.13 - 0.20). The findings indicate that the coach’s behavior play a central role in the relationship between positional competition and athlete satisfaction, particularly in the regressions predicting ability utilization and training and instruction. Future applied research may wish to explore which type of coaching behavior in positional competition affects athletes’ satisfaction.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».