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Enregistrement W4294791536 · doi:10.1123/tsp.2021-0180

The Impact of an Online Sport Psychology Intervention for Middle-Distance Runners: Should Self-Regulation or Mindfulness Be Prioritized?

2022· article· en· W4294791536 sur OpenAlexaff
Jonathan Lasnier, Natalie Durand‐Bush

Notice bibliographique

RevueThe Sport Psychologist · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMindfulnessPsychological interventionMental healthThematic analysisIntervention (counseling)PsychologySport psychologyMental health literacyAthletesApplied psychologyClinical psychologyMental illnessPsychoeducationQualitative researchPhysical therapyPsychotherapistMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to qualitatively examine the impact of an online self-regulation intervention (SI) and mindfulness intervention (MI) in improving exercise-induced-pain (EIP) management, mental performance (i.e., SI and MI), and mental health. A sample of 16 middle-distance runners who participated in an 8-week SI or MI was purposefully selected based on the participants’ high, moderate, and low pre–post intervention evolution scores. Findings, which were generated by performing a codebook thematic analysis, suggest that both the SI and MI positively impacted EIP management, mental performance, and mental health. EIP literacy enabled the participants from both interventions to more effectively manage EIP. Furthermore, screening for mental illness symptoms and referring athletes in a timely manner to appropriate mental health practitioners was perceived as essential for them to receive the care and support they needed. Finally, a hybrid delivery format may be the most effective when providing online sport psychology interventions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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)0,0030,000

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,302 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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