Sampling and athlete development in the youth sport context: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Sport specialization has been linked to a variety of negative outcomes in young athletes including an increased risk of injury, burnout, and attrition. In an effort to combat these issues, researchers and health practitioners recommend young athletes avoid year-round, intensive participation in a single sport and instead sample a breadth of sport programs at varying intensities. Due to the recent spotlight that sampling has enjoyed in both the academic and public realm, the purpose of this review was to systematically investigate the youth literature and synthesize findings involving outcomes of interest in relation to sampling in sport—namely: improved sport performance, increased likelihood of sport participation, and enhanced personal development (the 3Ps; CA´tA© et al., 2014). Six electronic databases were searched yielding 9,257 articles. Captured articles were read at the abstract level and retained for analysis if they described the impact of sampling on any of the 3Ps. In total, 42 articles met the inclusion criteria and were coded for outcomes of sampling. Findings indicated that youth sampling research has: (a) primarily used quantitative approaches, (b) almost exclusively implemented retrospective methodologies of inquiry, (c) predominantly included male participants, and (d) prioritized findings related to athlete performance, rather than sport participation and personal development. It is hoped that these findings might guide researchers interested in sampling to explore more diverse methodologies and to include underrepresented athlete populations in future studies. Exploring these avenues could prove important in painting a more complete picture of the contemporary young athlete experience.
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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 | 0,025 | 0,104 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».