Long-term participation in parasport: Current issues, challenges and future directions
Notice bibliographique
Résumé
In recent decades, the Paralympics movement has seen tremendous growth (Radtke & Doll-Tepper, 2014). Parallel to this, research in Parasport has been on the rise. Given the importance of long-term sport participation to physical and mental health, it is vital to develop a deep understanding of nuances associated with factors that influence attraction, engagement, initiation and maintenance of sport involvement (see Penedo & Dahn, 2005 for a review). While these factors have been extensively explored and reported in able-bodied sports, the same cannot be said for Parasport (Dehghansai et al., 2017). To a degree, some Paralympic sport organizations have a tendency to adapt and adopt developmental models from their able-bodied sport counterparts (Hutzler, Higgs, & Legg, 2016). However, considering the nuances associated with athletes' impairments, the introduction of this element into an already dynamic and complex model can increase variability and arguably constrain how athletes negotiate through their experiences in sport. The purpose of this symposium is to highlight key issues pertaining to the development of athletes with impairments, highlight current gaps in our understanding and identify directions for future research. More specifically, through the lens of the athletes, coaches and administrators, we will explore factors that impact individuals' transition, initial engagement, and sustained participation in Parasport with the aim to contextualize key elements vital to athletes' experiences in sport across their career.
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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 | 0,019 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».