Towards an ecology of athletes’ career transitions: conceptualization and working models
Notice bibliographique
Résumé
In the present paper, we introduce an ecological view of career transitions. We consider an athlete’s development as a journey through various athletic and non-athletic environments that support their striving for career excellence. On this journey, an athlete experiences a multitude of environments and transitions from one environment (e.g., one club, one country or one sport) to another. To develop this understanding, we introduce the concept of a transition environment defined as a dynamic and temporary system that bridges the setting that an athlete is transitioning from and to. We also suggest two working models that in unison can work as a roadmap for transition environment research and practice. The transition environment (TE) model helps to describe the TE and the transition environment success factor (TE-SF) model helps to understand why certain TEs are more successful than others supporting athletes in transition. The models can be used by researchers studying specific transition environments to understand how such environments facilitate or hinder transitions, and by practitioners (coaches, managers, sport psychologists) to support athletes’ transitions by improving their TEs. We hope the idea of an ecology of athlete transitions will find its way into empirical studies of different types of transitions (e.g., to another sport, to another level in sport, to another club or to another country) in multiple cultural contexts and contribute to the development of career-long psychological support services.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,012 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».