Tracing burnout during adolescence to past sports experiences: a retrospective analysis of sport-specific antecedents among alpine ski racers
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Previous theoretical frameworks focusing on burnout have identified numerous antecedents and psychosocial risk factors; however, the influence of early sport-specific experiences on burnout in developmental athlete populations remains less understood.Objectives: We explored the associations between burnout and prior sports engagement (ie, milestones, practice time, performance, injury history) in a sample of subelite academy alpine ski racers in the United States (N = 169, M age = 15.82 1.80).Methods: Participants completed retrospective practice history profiles (milestones, practice time, injury), while their respective performance data were collected using an online national ranking registry.Simple and mixed-effect regressions were implemented to assess the associations between these measures and subscales of the Athlete Burnout Questionnaire.Results: The results indicated that greater participation in the coach-led group and individual practice during adolescence mitigated burnout responses (ie, greater sense of accomplishment, less sport devaluation), whereas more play earlier in development was associated with greater devaluation.Furthermore, poorer performance and more injury incidences were associated with increased burnout (ie, reduced sense of accomplishment).Conclusions: The structure of training and past experiences during early career years appear to influence burnout among alpine ski racing during their adolescent years, the implications of which are discussed in relation to sport developmental pipelines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».