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Enregistrement W4210511410 · doi:10.53379/cjcd.2022.330

The Role of Sport-Life Balance and Well-Being on Athletic Performance

2022· article· en· W4210511410 sur OpenAlexaffvenueabout
Katrina Monton, Anna-Maria Broomes, Sophie Brassard, Patricia Faison Hewlin

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Career Development · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAthletesBalance (ability)FeelingPsychologyApplied psychologySocial psychologyPhysical therapyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study explores the role of sport-life balance and well-being on athletic performance. Canadian athletes who competed at the 2019 Pan American and Para Pan American Games in Lima, Peru were invited to participate in the survey via email. A mixed-methods design was utilized, consisting of an online survey and semi-structured, follow-up interviews. The sample consisted of 72 athletes, spanning eighteen different sports. Our findings demonstrate that while many Olympic and Paralympic athletes are successful in maintaining a strong support network, significant concerns arose regarding meagre finances, a lack of free time, and minimal support both within and outside of sport. Perspectives on the benefits of sport-life balance on performance were mixed, with the majority of athletes revealing that they were unsure of the benefits, did not experience benefits, or experienced negative effects. Feelings of dissatisfaction with performance, experiences of being overwhelmed in managing an athletic career, and tensions in developing a self outside of sport were prevalent among the athletes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,478
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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