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Enregistrement W4385810245 · doi:10.21203/rs.3.rs-3149783/v1

Associations between Physical Activity, Screen Time, and Mental Health in Youth Hockey Parents

2023· preprint· en· W4385810245 sur OpenAlexaff
Taylor McFadden, Corliss Bean, Michelle Fortier

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensBrock UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthPsychologyPhysical activityScreen timeAthletesDevelopmental psychologyPhysical healthClinical psychologyMedicinePsychiatryPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Early sport specialization is becoming increasingly popular among youth. While the negative consequences of early specialization on the physical and psychological health of youth athletes have been well documented in the literature, less is known about the influence of youth sport participation on their parents. The purpose of this study was to examine the associations between physical activity, screen time and mental health in youth hockey parents, while considering the role of their child’s level of specialization. Youth hockey parents (N= 91; parents of early specializers n = 81; parents of late specializers n = 10), responded to an online survey. Results of independent samples t-tests indicated that parents of early specializers had poorer emotional well-being (p <.001) and engaged in more screen time (p = .006) compared to parents of late specializers. There were no significant differences in physical activity levels between groups; however, results showed that all parents were insufficiently active. This is concerning as hierarchal multiple regression revealed that physical activity positively predicted mental health (b = .26, p = .02), and specialization played a role (b = .24, p = .03). Findings suggest that early specialization has negative consequences on the health behaviours and mental health of youth hockey parents.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,143
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,335 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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