Participation profiles of masters swimmers: Who are they, and how did they get here?
Notice bibliographique
Résumé
Research highlights the heterogeneity of masters swimmers in terms of motives, needs, competitiveness, or sociability (Callary, Rathwell, & Young, 2015), and pathways into masters sport (Larson, McHugh, Young, & Rodgers, 2018). More robust understanding of masters swimmer profiles could enhance programming and coaching tailored to these specific groups and guide our understanding of sport for life. This study aimed to identify profiles of adult swimming participants, and associations these profiles had with demographic variables and factors relating to transitions into masters swimming. Survey data were collected from 205 Canadian swimmers with previous competitive youth swimming experience (M age = 44.4, range = 18-85; 60% women, 40% men). Two-step clustering analysis was conducted using five variables: total sport involvement (number of sports yearly), whether they considered swimming their main sport, season duration (months), swim practices attended weekly, hours of swim practice weekly; swim meets attended yearly. Three distinct profiles emerged: 1) Specializers, 2) Competitors, and 3) Samplers. These profiles differed significantly from one another on all of the variables except season duration. Next, we examined differences on demographic variables by profile. No significant differences emerged on age, gender, number of children, or marital status. Competitors had slightly lower educational attainment compared to the other profiles. Finally, we examined their transitions into masters swimming, considering the amount of time off following youth swimming and their age of registering in masters swimming. No significant differences emerged. Further research should look to connect the quality and intensity of youth experiences to masters' current status.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».