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Enregistrement W7115356827

"My Toughest Opponent Was Myself": Exploring Personality and Self-Compassion in Coping with Athlete Performance Slumps

2025· article· en· W7115356827 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueRevista catalana de dret públic (Escola d'Administració Pública de Catalunya (EAPC)) · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConscientiousnessNeuroticismPersonalityExtraversion and introversionCoping (psychology)TraitAgreeablenessBig Five personality traitsAvoidance coping
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Performance slumps are prolonged periods of unexplained underperformance that exceed an athlete’s typical fluctuations and affect over 50% of athletes, often leading to heightened stress, anger, and frustration. While the expression of slumps can vary depending on sport type (individual versus team) and personal factors, how athletes cope with them, and how these factors influence coping, remains less understood. This study aimed to explore the relationships between sport type, personal factors (personality and trait self-compassion) and coping strategies used during performance slumps. We recruited 184 athletes from Canada, the United States, the United Kingdom, and Australia to complete a quantitative survey that assessed demographics, sport and slump history, personality, self-compassion, and coping. Linear regression analyses revealed significant relationships between personal factors and each category of coping strategy (problem-focused, emotion-focused, and avoidance). Specifically, extraversion and conscientiousness predicted greater use of problem-focused strategies, while neuroticism and mindfulness predicted greater use of emotion-focused strategies. Additionally, agreeableness and conscientiousness predicted less use of avoidance strategies. These patterns are notable as problem-focused and emotion-focused strategies are generally considered more adaptive and linked to more positive outcomes, whereas avoidance strategies are typically viewed as more maladaptive and linked to more negative outcomes. Despite these results, there were no significant differences in coping strategy use between individual-sport athletes and team-sport athletes. Together, these findings underscore the importance of personality and self-compassion in coping with performance slumps, highlighting the need for future research to examine and develop support strategies tailored to individual differences.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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