Pathways through acute athlete care during training and major tournaments: a multi-national conceptualised process
Notice bibliographique
Résumé
There have been growing discussions across international societies since 2017 focused on athlete wellness and athlete care. The human condition of high-performance athletes requires life balance, holistic personhood, and a functional athletic career with the support of integrative resources from sport organisations. During two successive International Society of Sport Psychology Think Tanks on Athlete Mental Health in 2018 and 2019, an international group of practitioners from Olympic and professional sport organisations discussed topics spanning what athlete mental health should look like, while problematising an overly narrow focus on athlete mental ill-health (i.e., an unbalanced approach to the topic), how it is being diagnosed, and how it is understood through research. Discussions have advanced into structural suggestions regarding standards of care for athletes in their daily training environments and at major international tournament events. Within this consensus statement, the authors focus our discussions onto athlete acute care. Emphasis is placed on how an integrated support team can work efficiently with high-performance athletes when acute care is required in two general contexts: (1) within the training environment, and (2) onsite at major events. A model is proposed to spur discussions and better standards to guide the athlete acute care process. Recommendations are provided for sport psychology practitioners, researchers, and high-performance sport organizations.
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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 | 0,026 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,023 |
| Communication savante | 0,017 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».