Wahrgenommene Leistungsanreize moderieren den positiven Einfluss von Leistungsmotiv-Kongruenz auf das Flow-Erleben beim Hallenklettern
Bibliographic record
Abstract
Flow ist ein Zustand der Selbstvergessenheit und des völligen Aufgehens in einer Tätigkeit, welcher oft mit erhöhter Leistung und einem erhöhten Genuss des Tätigkeitsvollzugs einhergeht. Die Passung von Anforderungen und Fähigkeiten scheint eine wichtige, aber nicht ausreichende Vorbedingung des Flow-Erlebens zu sein. Diese Studie geht daher der Frage nach, inwieweit die Kongruenz des impliziten und expliziten Leistungsmotivs mit wahrgenommenen Leistungsanreizen des Kletterns das Flow-Erleben erklären kann. Wir haben das Flow-Erleben von Hallenkletternden während und direkt nach dem Klettern einer intra-individuell einfachen und einer intra-individuell herausfordernden Route untersucht. Es zeigte sich, dass Kletternde mehr Flow auf der herausfordernden als auf der einfachen Route erleben und dass dieser Zuwachs bei leistungsmotiv-kongruenten Kletternden größer war, wenn sie das Klettern als stark leistungsthematisch ansahen. Daher erscheint es wünschenswert, Sportlerinnen und Sportler motivational kompetenter zu machen, damit sie ihre impliziten und expliziten Motive mit den eigenen Tätigkeiten in Einklang bringen können.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.029 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".