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Enregistrement W2761834305 · doi:10.1177/1941738117734149

Factors That Drive Youth Specialization

2017· article· en· W2761834305 sur OpenAlexaff
Ajay S. Padaki, Charles A. Popkin, Justin L. Hodgins, David Kovacevic, Thomas Sean Lynch, Christopher S. Ahmad

Notice bibliographique

RevueSports Health A Multidisciplinary Approach · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational Sciences
Mots-clésPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Specialization in young athletes has been linked to overuse injuries, burnout, and decreased satisfaction. Despite continued opposition from the medical community, epidemiological studies suggest the frequency is increasing. HYPOTHESIS: Extrinsic pressures in addition to individual aspirations drive this national trend in sports specialization. STUDY DESIGN: Descriptive epidemiology study. LEVEL OF EVIDENCE: Level 3. METHODS: A novel instrument assessing the driving factors behind youth specialization was generated by an interdisciplinary team of medical professionals. Surveys were administered to patients and athletes in the department's sports medicine clinic. RESULTS: The survey was completed by 235 athletes between 7 and 18 years of age, with a mean age of 13.8 ± 3.0 years. Athletes specialized at a mean age of 8.1 years, and 31% of athletes played a single sport while 58% played multiple sports but had a preferred sport. More than 70% of athletes had collegiate or professional ambitions, and 60% played their primary sport for 9 or more months per year, with players who had an injury history more likely to play year-round ( P < 0.01). Approximately one-third of players reported being told by a coach not to participate in other sports, with specialized athletes reporting this significantly more often ( P = 0.04). Half of the athletes reported that sports interfered with their academic performance, with older players stating this more frequently ( P < 0.01). CONCLUSION: Young athletes are increasingly specializing in a single sport before starting high school. While intrinsic drive may identify healthy aspirations, extrinsic influences are prevalent in specialized athletes. CLINICAL RELEVANCE: Extrinsic factors contributing to youth specialization were identified and compounded the deleterious sequelae of youth athlete specialization.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,115
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations49
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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