We think it's bad, but do we know what we're looking for? Moving toward a measure of early specialization in sport
Notice bibliographique
Résumé
Early specialization in sport has been linked to negative consequences, such as injury, burnout, and attrition. However, research has been hampered by the lack of a standardized definition and reliable measurement of sport specialization (Jayanthi et al., 2015). Recently, the American Orthopaedic Society for Sports Medicine reached consensus on a definition of early sport specialization comprising three criteria: 1) participation in intensive training and/or competition in organized sports for more than 8 months per year, 2) participation in one sport to the exclusion of participation in other sports, and 3) involving prepubertal children (around age 12 years) children (LaPrade et al., 2016). This study aimed to lay the groundwork for the development and validation of a measure of early specialization in sport, based on this new definition and other previously used measures. Secondary data analysis was conducted on retrospective-longitudinal survey data collected from 255 swimmers (Mage = 13.8 years; range = 12-17). Data included detailed descriptions of sport backgrounds, including season durations, frequency of weekly practices, and total weekly hours in each sport from age 6. Exploratory factor analyses determined how eight particular survey items represented data for swimming specialization, their communalities and loadings on a single factor, and measures of internal consistency reliability. We employed this single factor score to plot the developmental profile of swimmers from 6-17 years of age. We discuss the utility of such a measure, how it could be used in path analyses, and whether its operationalization is suitable based on evolving definitions of specialization.
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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 | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».