Investigating the impact of youth hockey specialization and psychological needs (dis) satisfaction on mental health
Notice bibliographique
Résumé
There has been a wealth of research in recent years on the positive and negative aspects of youth sport participation. The Developmental Model of Sport Participation (Côté & Fraser-Thomas, 2007) describes three separate pathways that youth can follow in their development: recreational participation, late specialization and early specialization. Many competitive sport programs 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 achieve greater performance (Moesch et al., 2011), experience less burnout and injury (Jayanthi et al., 2013) and less emotional stress (Gould, 2010). Therefore, the purpose of this study was to examine the relationships between youth hockey players' level of specialization, psychological need satisfaction (PNS) and dissatisfaction (PND), mental health and mental illness. Sixty one youth hockey players responded to online surveys composed of validated scales via FluidSurveys. Results indicated a significant difference between PNS according to specialization with early specializers reporting the lowest PNS and recreational athletes reporting the highest PNS (F = 6.28, p = .001). Further findings revealed a positive medium correlation between PNS and mental health (r = .39, p = .002) and a positive strong correlation between PND and mental illness (r = .65, p < .0005). There were also medium and negative correlations between PND and mental health (r = -.42, p = .001) and between PNS and mental illness (r = -.48, p < .0005). These results suggest that sport specialization may have an impact on psychological need (dis)satisfaction which is related to mental health and mental illness.
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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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».