Prédictions sportives chez des athlètes de basketball : perception d'efficacité personnelle et illusion de contrôle
Bibliographic record
Abstract
Les athlètes sont nombreux à parier sur les sports et leurs connaissances en sport pourraient les amener à s’y sentir compétents. Les théories similaires de la perception d'efficacité personnelle (PEP) et de l’illusion de contrôle offrent des pistes de réflexion sur cette impression de compétence. Comme la PEP peut se généraliser entre tâches similaires, la PEP des athlètes à une tâche sportive pourrait se généraliser, sous forme d'illusions de contrôle, vers la PEP à des prédictions sportives. L'objectif principal du mémoire est de vérifier si la PEP à une tâche de basketball se généralise vers des prédictions. Un objectif secondaire est de vérifier le lien entre la PEP aux prédictions sportives et l'illusion de contrôle. Vingt-trois basketteurs de niveau collégial ou universitaire sont répartis aléatoirement en deux conditions : PEP augmentée et diminuée. Lors d’une tâche de basketball, les athlètes doivent statuer le nombre de paniers qu’ils croient réussir et tenter de l’atteindre. Pour manipuler la PEP, il est mentionné aux athlètes qu’ils ont deux minutes pour accomplir la tâche, mais ont plus ou moins 15 % de ce temps. Ils effectuent ensuite des prédictions sur le basketball et sur un autre sport. Les résultats révèlent l’augmentation et la diminution significative de la PEP à la tâche de basketball, sans généralisation aux prédictions, puisque les athlètes des deux conditions rapportent une PEP élevée aux prédictions sur le basketball et modérée sur l’autre sport. Aussi, le lien PEP − illusion de contrôle n’est pas significatif. Les résultats illustrent toutefois que les athlètes présentent une PEP et une illusion de contrôle plus élevées aux prédictions sur le basketball que sur l’autre sport. Il semble que les basketteurs se sentent plus compétents pour prédire des événements de basketball qu’un autre sport, et ce, indépendamment de leur PEP à une tâche motrice de basketball.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".