Recommendations to promote mental health in dual career development environments: An integrated knowledge translation approach
Notice bibliographique
Résumé
A dual career (DC) entails the combination of elite sport with a second career in education or work. Engaging in a DC has considerable short and long-term benefits for elite athletes. Nevertheless, evidence suggests that DC engagement can also be highly demanding and pose a challenge for athletes’ mental health. As such, dual career development environments (DCDEs), aimed to facilitate effective DC engagement, hold a responsibility to promote and safeguard athletes’ mental health within their organization. Given a lack of guidance within the literature to set up effective support systems, the purpose of our paper is to provide a comprehensive set of mental health recommendations for applied DCDEs. Adopting an integrated knowledge translation approach, the recommendations were developed based on a multiple case analysis of seven DCDEs, followed by a two-day working group with applied and academic experts within the fields of mental health and DC. In total, 12 key recommendations are provided across four overarching domains. These four domains include: organizational foundations, monitoring and follow-up, mental health literacy, and preventive well-being interventions.Lay summary: Organizations facilitating the combination of elite sport and study or work, hold a key responsibility to promote and safeguard the mental health of their athletes. In this study, we developed a mental health promotion framework consisting of four dimension and twelve recommendations to help organizations achieve this objective.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».