Why Do Girls Play? Strength And Competitiveness But Not 2d
Notice bibliographique
Résumé
Women continue to participate in sport at a lower rate than males at all ages. Girls who participate in sport gain many advantages (e.g. better bone health, greater cardio- respiratory fitness, better mental health). However, even with programs designed to emphasize participation, some women choose to continue sport participation, while others do not. Given the potential advantages and controversies currently surrounding testosterone and female sport participation, it is possible that this hormone may predispose women toward sport participation. PURPOSE: To determine if the 2nd to 4th digit ratio (2DR) correlates with sport participation throughout adolescence and young adulthood in women. METHODS: A cross- sectional analysis of indirect prenatal androgen concentrations (i.e. 2DR) was obtained from 92 females (aged 18-30y). Participant demographic, anthropometric, behavioural, and retrospective sport participation information were collected on one occasion. RESULTS: 2DR was not significantly correlated with total sport participation (r = -0.650, p = 0.538). Secondary analysis revealed significant correlations between sport participation and max hand grip (r=.406, p = 0.000), sport competitiveness (Sport Orientation Questionnaire) (r = 0.475, p = 0.000) and Sport Aggression (Scale of Children’s Action Tendencies in Sport) (r = 0.240, p = 0.021). CONCLUSION: While 2DR does not, strength and the sport specific behavioural traits of competitiveness and aggression are able to predict retrospective sport participation. However, causality of these relationships could not be determined because some traits are likely strengthened through sport participation and androgens have been linked to strength, competitiveness, and aggression. Given that females participate in sport at lower rates than males, and that sport provides multiple social and health advantages, continuing to determine what factors influence female sport participation is necessary.
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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 | 0,001 |
| 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 ».