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Enregistrement W3202263584 · doi:10.1123/jcsp.2020-0063

An Exploration of the Relationship Between Disordered Eating, Exercise Dependence, and Athletic Injury

2021· article· en· W3202263584 sur OpenAlexaff
Carrie B. Scherzer, Jeremy Trenchuk, Meaghan Peters, Robert Mazury

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Sport Psychology · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensMount Royal University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyAthletesEating disordersDisordered eatingEating Disorder InventoryClinical psychologyPsychiatryPhysical therapyMedicineBulimia nervosa

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Athletes can be at elevated risk for developing eating disorders, the effects of which can be devastating. Few researchers have examined the influence of a predisposition toward an eating disorder on athletic injury. Exercise dependence might bridge the gap toward understanding this relationship. This study sought to examine the relationship between predisposition toward an eating disorder and exercise dependence and looked at both as predictors of athletic injury. College students ( n = 132) completed the Eating Disorders Inventory and the Exercise Dependence Questionnaire, as well as provided demographic, activity, and injury information. Subscales of the Eating Disorders Inventory and Exercise Dependence Questionnaire were significant predictors of having at least one athletic injury in the preceding year. These findings suggest that both predisposition toward an eating disorder and exercise dependence may be contributing factors to injury.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,371

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,181
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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