Engaging adolescent athletes with effective messaging to prevent doping in sport
Notice bibliographique
Résumé
Adolescent athletes' use of nutritional supplements and banned performance-enhancing substances is a concerning issue in sport. Comprehensive anti-doping programs use doping prevention messages to educate and influence adolescents' doping attitudes and behaviour. The purpose of this descriptive study was to explore factors that could facilitate adolescent athletes' engagement with doping prevention messages through a brief educational video. One hundred and thirty-three adolescent athletes, aged 12 to 16 years (Mage = 13.73; 53% boys) were exposed to an anti-doping video message, and completed pre- and post-video questionnaires assessing demographics, sport participation, and psychosocial predictors of doping. A series of exploratory statistical tests were conducted to draw three recommendations for message development in future anti-doping programs. First, messages need to be relatable to the athletes. Participants were significantly more likely to learn new information or be interested in the video if they rated it as more relatable. Second, messages need to be targeted by gender. Boys reported significantly higher positive outcome expectations than girls, which may increase the risk of doping given boys view the benefits of doping more favorably. Third, messages should not only address banned substances, but educate athletes about the risks associated with nutritional supplements as they can provide a gateway to doping for adolescents. Nutritional supplement use was significantly more prevalent among males, older athletes, and more competitive athletes, suggesting the need to address this issue particularly among these groups. Anti-doping programs could be enhanced by including more engaging and effective doping prevention messages for adolescent athletes.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».