Challenges and stresses experienced by athletes and coaches leading up to the Paralympic Games
Notice bibliographique
Résumé
The demands of high-performance sport are exacerbated during the lead up to the Major Games (i.e., Paralympics). The purpose of this study was to better understand the challenges experienced and strategies utilized by Australian athletes (n = 7) and coaches (n = 5) preparing for the Tokyo Paralympic Games using semi-structured interviews. The thematic analysis highlighted challenges specific to participants' sport (e.g., budgetary constraints, decentralized experiences, athletes with various impairments), personal life (e.g., moving cities to access coaching, postponing vocational/educational developments, isolation from social circles), and associated uncertainties (e.g., COVID-19, qualifications, accreditations). Participants managed these challenges by utilizing strategies to 'anticipate and prepare' (e.g., detailed planning, effective communication, contingency plans) and 'manage expectations' (e.g., understanding specific roles and boundaries, focusing on the process [i.e., effort over results]). Trust and communication between athletes and coaches was key in coaches' better understanding of how athletes' impairments interact with their training and competition environments and tailor support to each athlete's unique needs. Last, participants reflected on the 'pressure' of the Games due to their performance having an impact on their career trajectory 'post-Tokyo' with some athletes contemplating retirement and others realizing the consequences of their performance on sport-related vocation and sponsorship. Coaches also accepted the success of their programs and job security will depend on outcomes at the Games. The findings from this study shed light on factors to consider to reduce challenges for teams preparing for major competitions but also highlight key practical implications to support athletes and coaches leading up, during, and post-major Games.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».