Childhood Sports Participation and Adolescent Sport Profile
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We aimed to increase understanding of the link between sport specialization during childhood and adolescent physical activity (PA). The objectives were as follows: (1) describe the natural course of sport participation over 5 years among children who are early sport samplers or early sport specializers and (2) determine if a sport participation profile in childhood predicts the sport profile in adolescence. METHODS: = 756, ages 10-11 years at study inception) reported their participation in organized and unorganized PA during in-class questionnaires administered every 4 months over 5 years. They were categorized as early sport samplers, early sport specializers, or nonparticipants in year 1 and as recreational sport participants, performance sport participants, or nonparticipants in years 2 to 5. The likelihood that a childhood sport profile would predict the adolescent profile was computed as relative risks. Polynomial logistic regression was used to identify predictors of an adolescent sport profile. RESULTS: Compared with early sport specialization and nonparticipation, early sport sampling in childhood was associated with a higher likelihood of recreational participation (relative risk, 95% confidence interval: 1.55, 1.18-2.03) and a lower likelihood of nonparticipation (0.69, 0.51-0.93) in adolescence. Early sport specialization was associated with a higher likelihood of performance participation (1.65, 1.19-2.28) but not of nonparticipation (1.01, 0.70-1.47) in adolescence. Nonparticipation in childhood was associated with nearly doubling the likelihood of nonparticipation in adolescence (1.88, 1.36-2.62). CONCLUSIONS: Sport sampling should be promoted in childhood because it may be linked to higher PA levels during adolescence.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».