How did Canadian national team athletes manage the COVID-19 pandemic? Athlete, coach, and support staff perspectives to guide future responses to major stressors
Notice bibliographique
Résumé
As we move beyond the pandemic and the lockdowns it imposed on elite athletes, there remains much to learn from how they adapted to this unprecedented crisis. Given the significant impact on their mental health-and the likelihood that they will face other major stressors throughout their careers-this study explored the interplay between the COVID-19 pandemic, mental health, and mental performance among Canadian national team athletes. The perspectives of athletes, coaches, and support staff were examined through focus groups and interviews conducted during the second wave of the pandemic in Canada. Participants included 25 athletes, eight coaches, and five support staff members. Inductive reflexive thematic analysis generated three main themes: (a) consequences of COVID-19 for athletes, (b) factors influencing athlete mental health, and (c) coach and support staff perspectives on well-being and evolving roles. Athletes reported a range of experiences influenced by factors such as isolation, stigma, coping skills, and social support. Mental health and mental performance emerged as core components of a culture of excellence-interrelated and mutually reinforcing. These findings underscore the importance of fostering environments that prioritize well-being alongside performance, particularly as sport organizations prepare for future periods of uncertainty and stress.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,036 | 0,010 |
| Communication savante | 0,010 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».