The prevalence and recovery of concussed male and female collegiate athletes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The aims of the present study were two‐fold: (1) to examine whether gender and explanatory style influence the number of concussions an athlete has sustained and the amount of time to recover from this type of injury; and (2) to determine whether gender and the type of sport influence the number of and recovery from concussion injuries. University varsity athletes ( n =170) who had sustained at least one concussion over the previous 12 months from six sports completed both the Sport History Questionnaire (Delaney, Lacroix, Leclerc, & Johnston, 2000), used to measure concussions, and the Attributional Style Questionnaire (Peterson et al ., 1982), used to measure explanatory style. Overall, males sustained more concussions than female athletes ( F 1,153 =43.92, P <0.05). Regarding the type of concussion, male athletes sustained more unrecognized concussions than female athletes ( F 1,168 =6.18, P <0.05), but there was no difference between the sexes for recognized concussions ( F 1,168 =0.44, P >0.05). Male basketball players took longer to recover (mean=6.17 days) than female basketball players (mean=1.15 days). In contrast, female hockey players took longer to recover (mean=9.56 days) than male hockey players (mean=1.00 day). Finally, gender did not influence an athlete's explanatory style.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».