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Enregistrement W3216487794 · doi:10.1123/jcsp.2021-0011

A Content Analysis of Mental Health Literacy Education for Sport Coaches

2021· article· en· W3216487794 sur OpenAlexaff
Stephen P. Hebard, James E. Bissett, Emily Kroshus, Emily Beamon, Aviry L. Reich

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Sport Psychology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueSchool Health and Nursing Education
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental health literacyMental healthPsychologyPromotion (chess)LiteracyContent analysisHealth promotionAthletesApplied psychologySample (material)Health literacyMedical educationHealth educationPedagogyPublic healthNursingMedicinePsychiatryHealth careSocial scienceSociologyMental illnessPolitical sciencePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sport coaches can play an influential role in athletes’ mental health help seeking through purposeful communication, destigmatization of mental health concerns, and supportive relationships. To positively engage in these behaviors, coaches require mental health knowledge (or literacy), positive attitudes about that knowledge, and self-efficacy to use that knowledge. Guided by a multidimensional health literacy framework, we conducted a content analysis of web content and scholarly literature to identify health education programming for coaches that addressed athlete mental health. A purposive sample of Olympic National Governing Bodies, collegiate athletic associations, high school sport associations, youth sport governing bodies, and the scholarly literature were analyzed. We found inconsistent programming regarding a range of mental health disorders, behaviors critical to mental health promotion, and critical components of mental health literacy. Implications and next steps for mental health literacy support for coaches are discussed.

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)0,005
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 enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,901

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,370
Tête enseignante GPT0,663
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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