Aging capital: The potential of sport for developing positive attributes in older adults
Notice bibliographique
Résumé
Over the past few decades there has been an impressive increase in the number of older adults participating and competing in sport. Older adult participation in sport is linked to a range of outcomes (both positive and negative), but these outcomes tend to be specific to the older adult population and do not occur automatically. This presentation will summarize our research program examining how sport participation affects indicators of older adult health, ranging from indicators of physical health (e.g., disease and injury), to more global indicators of well-being (e.g., expectations of aging and life satisfaction). Further, we examine the notion that involvement in sport is useful for developing important 'assets' for optimally managing one's aging experience. Borrowing from research in Positive Youth Development, this work assumes that sport is an optimal activity for the development of assets such as confidence and social support. Collectively, this research program emphasizes the potential of sport for improving elements of older adult life, but notes a range of limitations with our current understanding. Importantly, this work indicates adult sport is much more nuanced than previously considered and that future work needs to acknowledge this complexity. Although these data were not exclusively collected in a coached context, they are pertinent to other presentations in this symposium; accordingly, we initiate discussion about how the consequences of older adults' sport participation can be improved via access and availability to quality programming and coaching.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».