National team biathletes’ experiences of the menstrual cycle: “it’s something that needs to be heard”
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To describe national team biathletes' experiences of their menstrual cycle (MC) while training and competing, and to identify factors to be considered in the development of policy and practice to support these athletes. Methods: Participants included 18 national team biathletes (ages 17-32 years) who experience the MC. Following a qualitative description design, athletes participated in one-on-one semistructured interviews that were audio-recorded, transcribed verbatim and analysed using a content analysis process. Results: Four descriptive themes represent the findings: (a) 'A very under-rated part of performance and training': Critical impacts of the MC on sport; (b) 'It varies month to month': Fluctuation in occurrence and impact of MC symptoms; (c) 'Block out and get through it': Managing the MC for performance; and (d) 'For the next generation': Improving policy and practice around the MC. Findings from this research outline actionable steps to support athletes who experience a MC, including developing mandatory MC education, increasing knowledge about the management of MC symptoms (eg, MC tracking, leakproof suits), and creating a fair point system of the overall biathlon season ranking allowing elimination of two race results that may have been affected by a health issue, such as adverse MC symptoms. Conclusions: This research outlines the critical need for 'macro' level policies and practices that reduce the perceived impact of MC symptoms on athletes' training and performance. Furthermore, individual variations described in this study highlight the importance of individualised approaches to supporting athletes as they navigate the MC alongside the demands of sport.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».