A case study of commitment and compensation: Examining a 52 year old Masters athlete
Notice bibliographique
Résumé
Masters athletes are considered models of successful aging (Dionigi & Horton, 2010), who invest vastly in training and competition, and have a wealth of experiences in sport/physical activity (Young & Medic, 2011). Understanding factors that facilitate masters athletes’ commitment may provide other adults with adaptive strategies for remaining active (Langley & Knight, 1999). In this case study, we interviewed a male masters athlete (Andrew: aged 52, nationally ranked runner, provincially ranked squash player, and regional winner of cross country skiing and orienteering championships) about personal and social conditions facilitating sport commitment and strategies used to maintain elite performance. Andrew’s accounts were analyzed deductively (Joffe & Yardley, 2003) using the Sport Commitment Model (SCM; Scanlan et al., 2003) and the Model of Selective Optimization with Compensation (MSOC; Baltes & Baltes, 1990). With respect to SCM, Andrew committed to sport because he inherently enjoyed training and competing, benefitted from social connections around sport in the absence of social pressures, and was further afforded opportunities to compete and test him-self, to travel to new places, and to feel youthful. With respect to MSOC, Andrew sustained year-round activity by prioritizing his sports and reducing his participation intensity in low ranked activities before major competitions in other activities. Moreover, he increased his sport-specific practice, and used his knowledge and experience to alter his techniques and training to compensate for age-related losses. Results show support for using the aforementioned models to understand why masters athletes remain committed and how they continuously achieve high levels of success.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».