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Enregistrement W3171311351 · doi:10.1123/jcsp.2021-0035

Mental Health Profiles of Danish Youth Soccer Players: The Influence of Gender and Career Development

2021· article· en· W3171311351 sur OpenAlexaff
Andreas Kuettel, Natalie Durand‐Bush, Carsten Hvid Larsen

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Sport Psychology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDanishPsychologyMental healthCareer developmentPositive Youth DevelopmentAthletesApplied psychologyDevelopmental psychologySocial psychologyPhysical therapyPsychotherapistMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was (a) to investigate gender differences in mental health among Danish youth soccer players, (b) to discover the mental health profiles of the players, and (c) to explore how career progression and mental health are related. A total of 239 Danish youth elite soccer players ( M = 16.85, SD = 1.09) completed an online questionnaire assessing mental well-being, depression, anxiety, along with other background variables. Female players scored significantly lower on mental well-being and had four times higher odds of expressing symptoms of anxiety and depression than males. Athletes’ mental health profiles showed that most athletes experience low depression while having moderate mental well-being. Depression, anxiety, and stress scores generally increased when progressing in age, indicating that the junior–senior transition poses distinct challenges to players’ mental health, especially for female players. Different strategies to foster players’ mental health depending on their mental health profiles are proposed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,201

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,125
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,335 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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