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Enregistrement W2942677264

Sport participation profiles of high-performance adolescent athletes: Initial and secondary sport sampling

2018· article· en· W2942677264 sur OpenAlexaff
Kacey C. Neely, Colin J. Deal, Amber D. Mosewich, Tara-Leigh McHugh, Nicholas L. Holt

Notice bibliographique

RevueJournal of Exercise, Movement, and Sport (SCAPPS refereed abstracts repository) · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAthletesExperience sampling methodNormativeSampling (signal processing)PsychologyDevelopmental psychologySocial psychologyPhysical therapyMedicinePolitical scienceEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Some models of sport participation suggest that children begin by sampling several sports before specializing in late adolescence (e.g., CA´tA©, 1999). However, the pathways to talent development may not be captured by linear models depicting normative stages of progression. The purpose of this study was to examine the sport participation profiles of high-performance adolescent athletes. Data were generated through in-depth, semi-structured interviews with ten athletes (8 female, 2 male, Mage = 16.1 years, SD = 0.58) who competed at a provincial level or higher, and the parent most involved in their sport participation (8 mothers, 2 fathers, Mage = 48.0 years, SD = 5.16). Participants also completed sport participation timelines. Inductive analysis showed that participants' sport participation was marked by two phases of sampling. Initial sampling (typically ages 3-9) was characterized by playing several sports sequentially for short durations rather than playing multiple sports simultaneously. There appeared to be a focus on developing physical literacy during this period. Initial sampling was followed by gradually specializing into a main sport (typically ages 8-10). While continuing to participate in their main sport, secondary sampling (typically ages 10-14) often occurred through exposure to new sports through school sport. Results also indicated that initial sport sampling was primarily parent-driven, whereas secondary sampling was athlete-driven and also often influenced by peers. In conclusion, this study suggests that sport sampling is not a singular phase of talent development, but rather a process that appears to have two phases that coincide with gradual sport specialization.

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)0,005
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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