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Enregistrement W3207845362 · doi:10.3390/su132011148

Training Conditions and Emotional Impact on Spanish Olympic Swimmers and Rowers in Social Isolation Due to COVID-19. Results of a Survey

2021· article· en· W3207845362 sur OpenAlexfundno aff
David Moscoso-Sánchez, David Alarcón, Manuel Trujillo Carmona, José Carlos Jaenes

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Effects of Exercise
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYork University
Mots-clésPsychologyAthletesSocial isolationIsolation (microbiology)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)PopulationQuestionnaireTraining (meteorology)Applied psychologyClinical psychologyMedicinePhysical therapyEnvironmental healthPsychiatryGeographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article analyzes the results of a survey conducted in 2020 with Spanish Olympic swimmers and rowers, who were confined to their homes due to the epidemiological crisis. The questionnaire was administered between 23 April and 25 May. Responses to the questionnaire on emotional and adaptive reactions during the COVID-19 confinement (REACOVID-19) were received from 88 subjects, who represented 100% of the total population of Spanish Olympic swimmers and rowers. Through this questionnaire, they were asked about their living conditions, their daily training habits and their psychological, cognitive and emotional adaptation during the confinement. The results show the commitment of these athletes to their sports goals and their responsibility in respecting the confinement rules. Sixty-seven per cent of them stated that they had not left their homes for 96 days. In these extreme circumstances, the majority trained an average of 11 to 13 h a week and coped with the confinement with a positive attitude, in spite of the inconveniences of social isolation, the lack of equipment and technical support for training and the limitations of their physical space. The article analyzes which emotional and social factors influenced both their motivation and their hours of training.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,328 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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