Factors and Effects of High School Sport Participation on Young Adult Physical, Mental, and Social Health
Notice bibliographique
Résumé
The current physical culture of education and expression for PA is through the medium of sports. However there still remains a gap in the literature for both the self-determined motivation to participate and beneficial consequences of said participation. PURPOSE: to determine predictors of high school participation and effects of high school participation on age 26 behavior, mental health and wellbeing. METHODS: This was accomplished using structural equation models on the longitudinal National Institute for Child Health and Human Development (NICHD) Study of Early Child Care and Youth Development (SECCYD). Most of the sample was female (52%), White (80%) and played organized sports at ages 15 and 18 (51 %). RESULTS: Significant predictors of playing high school sport were: child enjoys PA, parent enjoys PA, parent feels physical education (PE) is important, and device-assessed vigorous PA minutes/week. Playing sports at ages 15 and 18 was associated with age 26 wellbeing, depression, sport participation, and fitness activity participation. CONCLUSION: Sport participation rates are less than a quarter of high school age youth, while participating in sports in high school is associated with better psychological and physical activity behavior outcomes. As a major contributor to our culture's youth physical and character development, sport participation needs to have satisfying outcomes for youth.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».