Are all sport activities equal? A systematic review of how youth psychosocial experiences vary across differing sport activities
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Models of sport development often support the assumption that young athletes' psychosocial experiences differ as a result of seemingly minor variations in how their sport activities are designed (eg, participating in team or individual sport; sampling many sports or specialising at an early age). This review was conducted to systematically search sport literature and explore how the design of sport activities relates to psychosocial outcomes. DESIGN: Systematic search, followed by data extraction and synthesis. The Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses guidelines were applied and a coding sheet was used to extract article information and code for risk of bias. DATA SOURCES: Academic databases and manual search of peer-reviewed journals. ELIGIBILITY CRITERIA FOR SELECTING STUDIES: Search criteria determined eligibility primarily based on the sample (eg, ages 7 through 17 years) and study design (eg, measured psychosocial constructs). RESULTS: 35 studies were located and were classified within three categories: (1) sport types, (2) sport settings, and (3) individual patterns of sport involvement. These studies represented a wide range of scores when assessed for risk of bias and involved an array of psychosocial constructs, with the most prevalent investigations predicting outcomes such as youth development, self-esteem and depression by comparing (1) team or individual sport participants and (2) youth with varying amounts of sport involvement. SUMMARY/CONCLUSION: As variations in sport activities impact youth sport experiences, it is vital for researchers to carefully describe and study these factors, while practitioners may use the current findings when designing youth sport programmes.
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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 | 0,020 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».