Les caractéristiques du profil psychologique des athlètes d’élite des championnats scolaires nationaux
Bibliographic record
Abstract
Le but de cette étude est d’investiguer les compétences psychologiques de l’élite sportive scolaire marocaine afin de pouvoir identifier le profil psychologique basique, cognitif et psychosomatiques des sportifs scolaires. Nous avons également cherché à comparer les profils des athlètes masculins et féminins, des athlètes pratiquant des sports individuels et des athlètes pratiquant des sports d'équipe, ainsi que les groupes d'athlètes à différents niveaux d’études scolaires. 181 sportifs d’élite scolaire nationale ont répondu à la troisième version de l’Ottawa Mental Skills Assessment Tool (OMSAT-3), qui comprend 48 items pour évaluer 12 compétences mentales. Les résultats ont été analysés par ANOVA après avoir calculé la Cohérence interne de l’OMSAT sur notre échantillon. Les résultats ont montré une différence significative des profils psychologiques au niveau des compétences de base en fonction du type de sport pratiqué et au niveau des compétences psychologiques entre les sports collectifs et les sports individuels. Aussi les résultats de cette étude ont conclu une différence significative en faveur des femmes en terme de pratique mentale. Il est donc important d'identifier les aptitudes psychologiques spécifiques à chaque sport qui peuvent aider les athlètes à interpréter leur anxiété, à mieux connaître leur potentiel psychique et à prévoir comment utiliser ce potentiel à bon escient.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".