Pushing for change: a qualitative study of the experiences of elite athletes during pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Athletes train and compete at the elite level during their reproductive years, yet sport policies that support pregnant athletes are lacking. The experiences of elite athletes during pregnancy are vastly under-represented, and such voices are needed to support evidence-informed policy. Thus, the purpose of this qualitative study was to describe the experiences of elite female athletes as they navigate pregnancy, and to identify sport policy considerations regarding participation during pregnancy. METHODS: Twenty athletes (mean age 35±5 years) who, within the last 5 years, had trained or competed at the elite level immediately prior to becoming pregnant were included. Data were generated via one-on-one semistructured interviews that were audio-recorded, transcribed verbatim and analysed through a process of content analysis. RESULTS: The findings of this study are represented by one overarching message: mother versus athlete, and five main themes: (1) pregnancy planning and fertility, (2) pregnancy disclosure and discrimination, (3) training pregnant athletic bodies, (4) safety concerns, and (5) supportive network and equitable funding. CONCLUSION: In-depth stories shared by participants highlight the many significant decisions athletes must make as they navigate pregnancy alongside elite sport participation. The shared experiences of pregnant athletes highlight clear challenges that should be considered in the development of sport policy and practices that are inclusive and supportive of female athletes.
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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 | 0,012 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,012 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».