“Everyone was sort of just like ‘ew’”: Adolescent athletes’ experiences of menstruation in sport
Notice bibliographique
Résumé
Young girls often avoid being physically active due to physical and psychological symptoms of menstruation. Therefore, the purpose of the present study was to explore youth athletes’ experiences of menstruation in sport. Seven female athletes between 16 and 18 years old took part in semi-structured interviews. Interpretive Description methodology (Thorne, Citation2016) was used, and interview transcripts were analyzed using reflexive thematic analysis (Braun & Clarke, Citation2006, Citation2022). Athletes experienced several physical and emotional symptoms throughout the menstrual cycle which were perceived to impact performance. Overall, athletes felt there was not enough support available for dealing with menstruation due to stigma and lack of education. This also influenced coach-athlete communication, along with other factors, such as coach gender, age, and coach-athlete relationship. Moving forward, young athletes would like more support in the form of education for athletes and coaches, and more representation and destigmatization of the topic of menstruation.Lay Summary: This study explored adolescent athletes’ experiences of menstruation in sport. Following interviews with seven female athletes, we found that athletes faced a variety of challenges when dealing with their menstrual cycle in sport, but not enough support was provided due to stigma and a lack of education.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».