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Enregistrement W2892306521 · doi:10.1016/j.jshs.2018.08.006

Former athletes’ lifestyle and self-definition changes after retirement from sports

2018· article· en· W2892306521 sur OpenAlexaff
Pierre-Luc Yao, Louis Laurencelle, François Trudeau

Notice bibliographique

RevueJournal of sport and health science/Journal of Sport and Health Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAthletesLeisure timePsychologyAffect (linguistics)Physical therapyIdentity (music)GerontologySignificant differencePhysical activityMedicineInternal medicineCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Every high-level athlete will eventually see his or her sport career come to an end. Most former athletes will experience changes in their self-definition and everyday behaviors as they accept a nonathletic way of life. The present study aimed to identify discrepancies between actual and former athletes regarding athletic identity, physical activity (PA), and nutrition habits. METHODS: Actual athletes (AA; n = 122), former athletes (FA; n = 230), and nonathletes (NA; n = 74) were asked to complete an online questionnaire on athletic identity, duration and intensity levels of occupational and leisure time PA, and nutritional habits. RESULTS: FA healthy nutrition score was the lowest of the 3 groups and significantly different from that of AA. Athletic identity and intense and moderate PA during leisure time consistently decreased (p < 0.01) across the 3 groups (AA > FA > NA). No significant difference between FA and NA was found regarding either nutritional habits or type of PA. CONCLUSION: Sport retirement may affect FA quality of nutritional habits that tends to decline below the NA level, as well as the amount of time spent practicing physical activities during leisure time. Athletic status does not ensure PA practice during sport postcareer.

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)0,002
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 seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,318 · 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

Citations39
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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