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Enregistrement W4386918043 · doi:10.1371/journal.pone.0291683

Adaptation to life after sport for retired athletes: A scoping review of existing reviews and programs

2023· review· en· W4386918043 sur OpenAlexafffund
Paula Voorheis, Michelle Pannor Silver, Josie Consonni

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Effects of Exercise
Établissements canadiensUniversity of GuelphThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésMental healthPsychologySystematic reviewAthletesChecklistSocial supportMedical educationGerontologyApplied psychologyMEDLINEMedicineSocial psychologyPolitical sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Retirement from sport is a life transition that has significant implications for athletes' physical and mental health, as well as their social and professional development. Although extensive work has been done to review the retirement experiences of athletes, relatively less work has been done to examine and reflect on this expansive body of literature with a pragmatic aim of deciding what needs to happen to better support retiring athletes. This study used scoping review methodology to review current academic reviews, gray literature articles, and support programs on athletic retirement. This review followed the Joanna Briggs Institute reviewer's manual guide on scoping reviews and adhered to the PRISMA-ScR checklist. Academic articles were identified from PubMed, Embase, Web of Science and Scopus. Gray literature articles and support programs were identified using advanced Google searches. This study identified 23 academic reviews, 44 gray literature articles, and 15 support programs. Generally, the results suggest that athletic retirement encompasses a drastic shift in identity, a loss of social networks, a lack of career ambitions, and potential risks to physical and mental health. While there was a gap in the academic literature regarding practical strategies to support retiring athletes, the gray literature suggests many creative ideas. Stepwise programming may be beneficial to help athletes: (a) make sense of their athletic experience and see retirement as an ongoing process; (b) develop a well-rounded sense of self identity and understand how to apply their unique skills and strengths in new ways; (3) gain control over their retirement transition by establishing a clear plan and adjusting to new routines and opportunities; and (4) normalize the transition experience by "living in the next" and building confidence in new life directions. Future research may benefit from developing and evaluating more programming to support athletes through the retirement transition.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,075
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,075
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0250,022
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,345
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,057 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations44
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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