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Enregistrement W4391529979 · doi:10.1080/10413200.2024.2311400

Self-regulating recovery: Athlete perspectives on implementing recovery from elite endurance training

2024· article· en· W4391529979 sur OpenAlexafffundabout
Stuart Wilson, Bradley W. Young

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Sport Psychology · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésEliteTraining (meteorology)PsychologyEndurance trainingPhysical medicine and rehabilitationAthletesElite athletesPhysical therapyApplied psychologyMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recovery is the process of restoring performance capabilities between training sessions. Recovery strategies must be implemented to meet contextual demands, yet this process is not well-understood from an athlete perspective. Drawing on previous descriptions of self-regulation in learning, this study aimed to describe the process of implementing recovery from the perspective of endurance athletes. Twelve elite Canadian endurance athletes (6 women, 6 men; 25–31 years-old; each had competed in multiple Olympics or World Championships) participated in two semi-structured interviews, separated by 1 week of recording their thoughts, feelings, and activities of recovery in an activity journal. Through reflexive thematic analysis, we found that recovery was athlete-led; they used self-regulatory processes pertaining to self-knowledge and planning (the theme of “Knowing my body”), self-awareness and interpretation (“Listening to my body”), and self-control and adjustment (“Respecting my body”). The athletes’ described their recovery as integrated with their environment; various people and places supplemented, facilitated, and provided aspects for their recovery. Our results suggest that recovery can be effectively understood as a series of athlete-led skills, supported and enhanced through specific environmental interactions, which we summarize in a novel heuristic called the Athlete Recovery Regulation Cycle. These findings advance a new perspective on recovery as a product of skills that athletes can develop to hone the effectiveness of their recovery from training. Keywords: self-regulated learning; sport performance; sport practice; mental performance.Lay summary: We asked elite endurance athletes to describe their process of implementing recovery around training. This process was primarily athlete-led, involving a set of self-regulatory skills, integrated with the support of people and places in their environment. Recovery should be considered in terms of skills that athletes can develop and for which they can take ownership.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,777
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,309 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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