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Enregistrement W4391676961 · doi:10.1123/jcsp.2023-0028

Self-Reported Depression in Collegiate Athletes: The Effect of Privacy on Symptom Disclosure

2024· article· en· W4391676961 sur OpenAlexaff
Chloe M. Ouellet-Pizer, Sebastian Harenberg, Justine Vosloo, Barbara B. Meyer

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Sport Psychology · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAthletesPsychologyDepression (economics)Self-disclosureClinical psychologyPhysical therapySocial psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prevalence studies on depressive symptoms in collegiate athletes have yielded varied estimations, which may be due, in part, to survey administration privacy. However, the influence of survey administration privacy (i.e., anonymous and confidential) on depressive symptom disclosure remains unknown in sport. The purposes of the current study, therefore, were twofold: (a) compare depressive symptoms reported under high- and low-privacy conditions and (b) examine factors associated with underreporting (i.e., social desirability). College athletes ( N = 123) were randomly assigned to high- and low-privacy conditions. Results indicated no significant difference, F (1, 120) = 0.59, p = .446, between the prevalence of depressive symptoms reported across conditions when controlling for sex, and no significant correlation between depressive symptoms and social desirability ( r = −.01, p = .886). Taken together, results indicated that survey administration privacy did not impact depressive symptom disclosure in the current sample.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,651

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,403 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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