Psychological Status During and After the Preparation of a Long-distance Triathlon Event in Amateur Athletes
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
International Journal of Exercise Science 14(5): 134-148, 2021. Preparation for an endurance event among amateur athletes requires a major commitment on their part. Knowing amateur athletes’ psychological characteristics during a training period should be a priority for coaches and athletes. The aim of our longitudinal study was to characterize the psychological profile of amateur athletes over a training period of six months prior to and after a long-distance triathlon. Thirty-two amateur athletes (13 females; 19 males; 1.5±1.3 years of experience) were recruited for this observational study. All participants (39±9.9 years old; weighs 73±12.9 kg; measure 172±10.2 cm) underwent a physical fitness assessment pre- and post 6-months of training, a monthly psychological questionnaire battery assessing mood, positive and negative affect, passion and motivation and, for some participants (n=5), an interview post event. Positive emotions increased until the sixth month, from 38.1±22.0 to 54.3±7.2 (Z=3.49, p<0.001, r=0.80). Participants were more harmonious (29.0±3.0) than obsessive (13.0±1.0) with their triathlon's passion (Z=4.91, p<0.001, r=0.85). Participants felt a high level of intrinsic motivation (15.9±1.76) and a low level of external motivation (4.9±1.08) about their triathlon training (p<0.05). The vigor score is the only sub scale that significantly changed from the 1st to the 6th month of training, and ranged between 21.4±10.6 and 28.1±4.1 (Z=2.0, p=0.046, r=0.46). This longitudinal observational study is the first to have explored athletes' psychological and emotional parameters over a training period of six months prior to a long-distance triathlon event and one month after. Thus, specific interventions and mental training can be structured around these important milestones.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle