A cross-sectional study to examine constraints to sport participation among ethnically diverse female adolescents from Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Sport participation during adolescence is associated with good physical and mental health as well as social connectedness and greater well-being. Importantly, adolescence is a key developmental period when lifelong habit and behavioral patterns are shaped and when the benefits of sport are particularly beneficial to physical and psychological development. However, in Canada and internationally, adolescent females are consistency less active than males during adolescent years, are typically underrepresented in sports, and tend to drop out at disproportionate rates compared with their male peers. This cross-sectional study (2017-2019) aimed to examine associations between sport participation and individual, environmental, and task constraints for 825 ethnically diverse adolescent girls aged 13-19 years. Guided by Newell’s model on sport participation, analysis included a series of unadjusted and adjusted binary logistic regression models in order to examine individual, environmental, and task constraints as predictors of sport participation, as well as potential interactions between significant constraints and their association with sport participation. In the adjusted multivariate analyses, significant constraints to sport participation included weather (environmental), development and age (individual), and physical intensity (task), with no significant interactions. Overall, findings suggest that various constraints, particularly at the individual level (developmental) affect sport participation among diverse female adolescents. Future research should integrate mixed-methods to ensure a comprehensive examination of potential interactions of constraints. This can enhance understanding of complex and interacting factors, which can be integrated to lead to effective interventions, programs and policies that support adolescent female sport participation.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».