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Enregistrement W4414537529 · doi:10.1080/10413200.2025.2561818

A commentary on high-performance athletes’ retirement and mental health: from mental health and transition literacy to athletic retirement literacy

2025· article· en· W4414537529 sur OpenAlexaff
Natalia Stambulova, Robert J. Schinke

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Sport Psychology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Effects of Exercise
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthPsychological interventionMental health literacyTransition (genetics)LiteracyPromotion (chess)Set (abstract data type)License

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this commentary we introduce athletic retirement literacy (ARL) as a concept and a novel approach for summarizing and structuring athletic retirement competencies to inform sport psychology practice. Meta-reflections from three recent papers about athletes’ mental health, transition literacy, and transition interventions (Schinke et al., Citation2024; Stambulova et al., Citation2025; Stambulova & Schinke, Citation2025) helped to formulate rationale for a specific focus on ARL. Following the promotion of mental health literacy as well as transition literacy among athletes and their supporters in this commentary we (a) define ARL among high-performance athletes as a set of basic competencies helping them and their supporters to understand the transition to a post-sport career from the individual and ecological perspectives, communicate about it, and make informed decisions and planning; (b) propose a schematic illustration of ARL structure with four major clusters of competencies, and (c) promote ARL-informed interventions. We believe that ARL-informed sport psychology practice will lead to reduced mental health concerns, improved general resilience, and a healthy path forward among retired athletes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,745
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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