Staying safe while staying together: the COVID‐19 paradox for participants returning to community‐based sport in Victoria, Australia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify the challenges adult community sport participants anticipate when returning to sport in Victoria, Australia, post a COVID-19 shutdown. METHODS: Using online concept mapping, participants brainstormed challenges to returning to community sport, sorted them into groups and rated them for impact and ability/capacity to overcome. Analysis included multidimensional scaling and hierarchical cluster analysis. RESULTS: Forty-five community sport participants representing 24 sports identified 69 unique challenges to returning to sport. Eight clusters/questions participants need answered emerged from the sorting data (mean cluster impact and ability/capacity rating out of 5): Will we have enough participants? (3.32, 2.89); How do we stay safe? (3.31, 3.35); How will our sport change? (3.17, 2.85); How can we stay together? (3.15, 3.01); Will I be physically ready? (3.15, 3.05); What about the money? (2.86, 2.53); What about me? (2.65, 3.13); and What about the facilities? (2.49, 2.45). CONCLUSIONS: Participants perceived paradoxical challenges to returning to sport after COVID-19 shutdown, which revolved around staying safe, staying connected and accessing meaningful sport activities. Implications for public health: Sport organisations and public health practitioners should address the participant-centred challenges identified in this study to maximise the public health benefits of participants returning to community sport.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».