Sport psychology and concussion: new impacts to explore
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, there has been great interest in examining the psychological effects of athletic injuries. This has also extended to interventions in which coping strategies have been suggested to enhance recovery. Concussive injuries, which are common to many sports, hold particular problems in this regard. For example, a concussed athlete may be prone to experience isolation, pain, anxiety, and disruption of daily life as a result of the injury. This may be a problem for individual sport athletes—for example, professional skiers—who do not have the support of team mates to help them through their rehabilitation and recovery, as well as team sport athletes whose team mates may inadvertently pressure them to return to play. Besides the physical loss resulting from an injury, there may also be psychological distress. Commonly reported emotion responses resulting from athletic injury have included anger, denial, depression, distress, bargaining, shock, and guilt.1–5 These are particularly seen in career ending injuries. Such emotional distress can negatively affect the athletes’ recovery process. “…concussed athletes in team sports seem to have fewer long term problems” Injured athletes have also reported feelings of isolation and loneliness. Researchers found that athletes prevented from participating in their activity have lost contact with their team, coach, and friends.6,7 For example, Gould et al 6 examined the emotional reactions of US national team skiers to season ending injuries and found that 66.6% cited lack of attention and isolation as a source of stress during their injury. …
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».