"My Toughest Opponent Was Myself": Exploring Personality and Self-Compassion in Coping with Athlete Performance Slumps
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Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle