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Enregistrement W153223794 · doi:10.1522/24058534

Gestion de stress chez des athletes amateurs en natation /

2005· book· fr· W153223794 sur OpenAlexaboutno aff
David Chéron

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les adolescents qui pratiquent un sport de compétition sont confrontés continuellement à plusieurs sources de stress. La présente étude a pour but d'explorer la problématique du stress relié à l'athlète amateur en natation. Cette recherche a pour objectif de cerner, d'une part, le vécu ainsi que les perceptions des athlètes amateurs en natation par rapport au stress ressenti lors des entraînements et lors des compétitions et, d'autre part, d'examiner les moyens qu'ils ont choisis pour les gérer. Les sujets sont au nombre de 21 (10 garçons et 11 filles) âgés entre 12 et 17 ans. Ils pratiquent la natation dans un club de la région du Saguenay-Lac-Saint-Jean. L'étude s'est déroulée sur une période de 10 mois, entre septembre 1998 et juin 1999. Des rencontres de groupes furent effectuées à toutes les deux semaines avec les jeunes pour présenter, discuter et pratiquer diverses techniques en gestion de stress. La cueillette des données s'est réalisée sur deux plans : quantitatives et qualitatives. Trois questionnaires ont été administrés pour étudier les données quantitatives: l'analyse de l'estime de soi sans l'aspect culturel-2, l'échelle d'anxiété (IPAT) et le stress chez les athlètes amateurs. Pour les données qualitatives, des entrevues ainsi la tenue d'un journal de bord ont permis d'accumuler les données. Lors de l'analyse des résultats, on a constaté que les jeunes nageurs se perçoivent moins stressés qu'ils ne le sont en général, qu'ils sont très ouverts aux différentes techniques en gestion de stress et que la plupart d'entre eux utilisent des moyens avec lesquels ils sont confortables lors des compétitions ou des entraînements.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,303 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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