A systematic review of drop-out from organized soccer among children and adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Bronfenbrenner’s bioecological model of human development was used as a framework to systematically review factors associated with drop-out from soccer among children and adolescents. Keyword searches for the population (child or youth or adolescent), sport (soccer or football) and construct of interest (drop-out or attrition or discontinued or quit) identified scholarly peer-reviewed publications from the entire contents of seven databases to 31 December 2013. Publications with participants at any level of organized soccer were eligible for inclusion. The initial search identified 137 studies with 14 ultimately meeting the inclusion criteria, 11 from Europe and 3 from the United States, and 97% (n = 1125,001) of study participants were male. The proportion of children and adolescents who dropped out from one season to the next ranged from 18 to 36%, except for one study of high-level players where the rate of drop-out was 60%. These players felt the time demands of soccer, especially ‘travelling to compete’, were onerous. Prominent person-level factors associated with drop-out were lower perceptions of competence and the lack of fulfilment of basic psychological needs. Contextual factors associated with drop-out were poor relationships with teammates or coaches, lack of enjoyment, lack of opportunity to play, competing time demands, and later birthdate in relation to competitive year. Interactions between the individual and their environment were rarely examined. Future research on drop-out from soccer would benefit from expanding the demographics of those being studied and by concurrently examining interactions between the individual and the environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».