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Enregistrement W4388834308 · doi:10.1080/10413200.2023.2274458

“Everyone was sort of just like ‘ew’”: Adolescent athletes’ experiences of menstruation in sport

2023· article· en· W4388834308 sur OpenAlexaff
Viktoria Keil, Margo E. K. Adam, Kacey C. Neely

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Sport Psychology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAthletesMenstruationPsychologyThematic analysisStigma (botany)CoachingDevelopmental psychologyClinical psychologyPhysical therapyMedicineQualitative researchPsychiatryPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil0,490

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,316 · 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 tête enseignante, 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

Citations20
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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