Modelling commitment and compensation: a case study of a 52-year-old masters athlete
Notice bibliographique
Résumé
Masters Athletes (MAs) are a highly unique cohort who participate in competitive sport in adulthood. Understanding the factors facilitating one athlete’s personal commitment may illustrate the nature of adaptive strategies for remaining active in sport. In this case study, Andrew (pseudonym), a 52- year-old nationally ranked Canadian runner, provincially ranked squash player and regional cross-country skiing champion was interviewed about personal and social conditions facilitating his sport commitment and strategies he used to maintain elite performance. Andrew’s accounts were deductively analysed using the Sport Commitment Model(SCM) and the Model of Selective Optimisation with Compensation (MSOC). With respect to the SCM, Andrew committed to sport because he inherently enjoyed training and competing, benefited from social connections around sport, and was afforded opportunities to compete, travel to new places and feel youthful. With respect to the MSOC, Andrew sustained year-round activity by prioritising his sports and reducing his participation intensity in low-ranked activities before major competitions in other activities. Moreover, he increased his sport-specific practice, and used his knowledge and experience to alter his techniques and training to compensate for age-related losses. Results supported the aforementioned models for understanding why MAs remain committed and how they remain proficient in sport.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,009 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».