Investigating the influence of youth hockey specialization on psychological needs (dis)satisfaction, mental health, and mental illness
Notice bibliographique
Résumé
The Developmental Model of Sport Participation describes three pathways that youth can follow: recreational participation, late specialization and early specialization. Many competitive sport programmes are promoting early specialization in hopes that their athletes will gain an advantage over others; however, research indicates that youth who wait until adolescence to specialize in a given sport may achieve physical and psychological benefits. The purpose of this study was to investigate the psychological effects of sport specialization by examining relationships between youth hockey players’ level of specialization, psychological needs satisfaction (PNS), psychological needs dissatisfaction (PND), mental health and mental illness. Sixty-one youth male hockey players (Mage = 14.90) responded to an online survey. Results indicated that PND according to specialization was significant with early specializers reporting the highest PND and recreational athletes reporting the lowest PND (p = .029), indicating a large effect size (η2 = .157). No other significant differences were found. Bivariate correlations revealed significant relationships between all variables. Moreover, regression analyses showed that PNS positively predicted mental health (β = .47) and negatively predicted mental illness (β = −.51), while PND positively predicted mental illness (β = .71) and negatively predicted mental health (β = −.44). Results suggest that PNS is important to promote mental health and avoid mental illness. Future research is needed to fully understand the psychological consequences of early sport specialization.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».