Attitudes toward fitness testing among elite Australian athletes: scale development, moderating variables and associated risk factors
Notice bibliographique
Résumé
Fitness testing is a regular event for most elite athletes, often occurring many times a\nyear throughout an athletic career. Although many athletes find fitness testing a positive\nexperience, poor results can have significant negative consequences for athletes; ranging\nfrom a sense of failure to, in more extreme cases, the loss of a scholarship or a place in the\nsquad. There is anecdotal evidence that some athletes find certain fitness tests, such as\nskinfold measures and assessment of maximal aerobic capacity, stressful and in a minority of\ncases this is proposed to lead to pathogenic behaviours such as disordered eating and/or\ncompulsive exercising, with attendant risks to health and well-being. However, worldwide,\nthere is almost no empirical evidence of the attitudes of athletes towards fitness testing or of\nlinks between attitudes and risk of pathogenic behaviours. In 2001, the Canadian Academy of\nSport Medicine recommended that routine skinfold assessments be abandoned among female\nathletes; a decision made in the absence of compelling evidence for or against their use. It is\napparent that debate and policy decisions about fitness testing should be informed by relevant\ndata. The aims of the present study were (1) to develop and validate a measure to assess\nattitudes towards fitness testing, (2) to identify personal and situational variables that\nmoderate such attitudes, and (3) to investigate links between attitudes and risk of pathogenic\nbehaviours among elite athletes.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».