A scoping review of factors within the higher education ecosystem influencing student-athlete mental health and wellbeing in North America: Insights and a model for mental health promotion
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this research was to synthesize peer-reviewed literature identifying factors in the organizational ecosystem that impact post-secondary student-athlete mental health in North America. We adopted a holistic definition of mental health considering outcomes related to both mental illness and multidimensional wellbeing (i.e., psychological, emotional, and social wellbeing). A structured scoping review method was used to search seven databases. Data from included studies (N = 57), were summarized according to the socioecological model of health and analyzed using thematic synthesis. Post-secondary sport environments that promoted mental health and wellbeing supported student-athlete psychological need satisfaction and were characterized by: (1) growth-oriented motivational climates, (2) harmony between academic and athletic roles, (3) equity and inclusion, (4) social support, (5) positive relationships, (6) ethical leadership, and (7) health-promoting organizational operations. We propose a theoretically and empirically informed conceptual model illustrating features of post-secondary sport that interact to promote student-athlete mental health and wellbeing. These findings illustrate the need for multidimensional approaches to mental health promotion and further organizational research, particularly in Canada. This review highlights the mental health impacts of environmental demands and resources that can support effective institutional interventions to safeguard student-athlete mental health despite inherent stressors of competitive sport.
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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 | 0,014 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».