Relationships between Risk Events, Personality Traits, and Risk Perception of Adolescent Athletes in Sports Training
Notice bibliographique
Résumé
Personality traits have close relationships with risky behaviors in various domains, including physical education, competition, and athletic training. It is yet little known about how trait personality dimensions associate with risk events and how vital factors, such as risk perception, could affect the happening of risk events in adolescent athletes. The primary purpose of this study is to investigate the prediction of risk events by regression analysis with dimensions of personality, risk perception and sports, relations between risk events, risk perception, and the facets of the personality dimensions via data collecting from 664 adolescent athletes aged 13-18 years (male 364, female 300). Secondary intent is to assess school-specific levels of training risks among sports schools, regular schools, and sports and education integrated schools. The results show that psychology events are the strongest predicted by personality traits, risk perception, and sports, followed by injury and nutrition. Emotionality has the most significant positive correlation with risk events, while other traits have a significant negative correlation with risk events, except agreeableness. The integration schools are more conducive to the healthy development of adolescent athletes' personalities. Moreover, the research indicates that sports training can strengthen the development directions of different personality characteristics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».