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Enregistrement W4311611621 · doi:10.3390/jrfm15120609

Is Professional Soccer a Risk for Their “Lives Afterwards”? A Social-Sciences-Based Examination of Retired Professional Soccer Players from a Long-Term Perspective

2022· article· en· W4311611621 sur OpenAlexvenueno aff
Michael Barth, Torsten Schlesinger, Werner Pitsch

Notice bibliographique

RevueJournal of risk and financial management · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRetirement, Disability, and Employment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésGermanPerspective (graphical)PsychologyGerman populationPopulationGerontologyMedicineDemographySociologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most professional soccer players’ careers end before their forties. Consequently, many of them face a relatively early retirement from their profession, thus facing multifaceted changes and potential issues of adjustments in different areas of their lives. Public discussion and therein expressed concerns have led to increased attention on the topic, notably among practitioners and researchers. This study described and analyzed central retirement transition and adjustment outcomes of ex-professional soccer players from a social sciences and long-term perspective. A total of 78 ex-professionals completed the online questionnaire, most of them having played in the highest German soccer division for several years and having retired from professional soccer 10 years or more ago. Overall, 8.9% (95% CI 2.5 to 21.2; n = 45) showed signs of mental health problems. Compared to the results of a gender- and age-matched sample from the German population, retired ex-professionals were significantly more satisfied with their life and their personal income, and assessed themselves as having a higher subjective social status. Although further evidence is necessary to draw any final conclusion, our results do not point to those publicly discussed concerning central retirement transition and adjustment outcomes of (average) former professional soccer players in the long run.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,390
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,304 · 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.

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'admission1
Résumé présentoui

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