Female Athletes Report Positive Experiences as Research Participants
Notice bibliographique
Résumé
Given the underrepresentation of women in sports and exercise science research, we sought to understand the experiences of female athletes currently involved in applied sports and exercise science research to inform future studies and potentially increase participation rates. Accordingly, we investigated the experiences of 89 female athletes (n = 48 cyclists/triathletes, n = 19 race walkers, n = 22 National Rugby League Indigenous Women's Academy players) who participated in four separate studies of sports performance with different methodological characteristics. Participants completed a questionnaire upon study completion that queried prior research participation, reasons for participating and experiences during the current study. Across all 89 athletes, 81% were first-time research participants, with the primary barriers cited as a perceived lack of opportunities or being unaware of opportunities (93%). Participants rated an interest in the research outcome as the most important aspect influencing their decision to participate (90 ± 14 [out of 100]), followed by the opportunities to receive personalized results (84 ± 20) and education (78 ± 27). Most participants (87%) stated that they would apply the study findings to their sports involvement, while the remaining 13% reported that they required support to understand the application of results. The majority (94%) of participants indicated a willingness to participate in future studies, while the research experience was rated positively at a mean 77 out of 100. Ultimately, our findings uncovered a perceived lack of opportunity as the primary barrier to female athlete research participation. As such, opportunities for women to participate in high-quality studies should be prioritized.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».