Influence of impairment type on the development of competitive athletes with a physical disability
Notice bibliographique
Résumé
The developmental trajectories of athletes with physical disabilities are complex — and when it comes to understanding the factors that influence their development in sport, existing research has only scratched the surface. To deepen our understanding, this study examined the influence of impairment type on (a) how athletes were introduced to sport, (b) the age at which nine sport-related developmental milestones (e.g., first participated in offseason training) were achieved, and (c) the time it took to reach each milestone. An international sample of competitive athletes with physical impairments (N = 187; 68% male; Mage = 33) provided training histories using the Developmental History of Athletes Questionnaire. Participants were divided into four groups: spinal cord injuries (SCI; n = 67), amputations and/or limb deficiencies (A/LD; n = 48), cerebral palsy and/or spina bifida (CP/SB; n = 32), and other physical impairments (OPI; n = 40). Participants with SCI were most frequently introduced to sport through healthcare professionals (54%), A/LD through friends or relatives (26%), and CP/SB through talent search programs (22%). Separate one-way ANOVAs revealed that the SCI group was significantly older than the other three groups at eight of the nine milestones (p < .05). However, significant differences persisted for only three milestones in terms of time. Specifically, participants with SCI took significantly less time than participants with OPI to reach these three milestones (p < .01). Thus, despite differences in age and how they got involved, athletes with distinct physical impairments appear to progress through sport at a similar rate.
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 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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».