A Commentary on Mental Health Research in Elite Sport
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Elite athletes may be as likely as members of the general population to experience mental disorders, and there has recently been a surge of research examining mental health among athletes. This paper provides an overview and commentary of the literature on the mental health of elite athletes and explores how trends within and beyond the field of sport psychology have impacted this literature. Reviewing the contextual influences on this field, namely disorder prevalence, barriers to support seeking, mental toughness, and psychiatric epidemiology, are important to understand the broader picture of mental health research and to further strengthen work undertaken in sport psychology. In addition, appreciating the influence of various contextual factors on athlete mental health research can help to highlight where sport psychology practitioners may focus their attention in order to advance research and applied practice with elite athletes experiencing poor mental health. It is important that researchers consider how they measure mental health, how studies on the mental health of elite athletes are designed, implemented, and evaluated, and how both researchers and practitioners may help to combat athletes’ perceptions of stigma surrounding mental health. Considering topics such as these may lead to a deeper understanding of athlete mental health, which may in turn help to inform sport specific policies, applied practice guidelines, and interventions designed to enhance athlete mental health. Lay Summary: Recently, there has been an expansion of research on the mental health of elite athletes. We discuss some factors that have influenced the study of elite athlete mental health and how these factors continue to shape the field. We propose ways that researchers and practitioners may advance work in this area.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découle