‘If you’ve got a fire, you can rekindle it’: Learning how to re-engage in sport following a lapse through a multiple-case study of Masters athletes
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic led to the implementation of socio-sanitary restrictions and a mass exodus from organized sport and physical activity (PA). As restrictions are lifted, many individuals are attempting to re-engage with sport. Masters athletes (MAs) are optimal for studying successful re-engagement because they adhere to sport throughout adulthood. 'Rekindlers' are MAs who participated in organized sport during their youth followed by a lapse in PA, often due to competing responsibilities (Dionigi, 2015). Uniquely, ‘Rekindlers’ have overcome prolonged disengagement from PA in the past. The purpose of this study was to understand the facilitators, barriers, and strategies of ‘Rekindlers’ during their re-engagement following a sustained lapse in PA. A multiple-case study grounded in critical realism was conducted with eleven MAs (9F, 2M), ranging from 43-70 years of age. Data was collected through semi-structured interviews and data was analyzed through thematic analysis. All MAs were competitive in youth sport as children and adolescents and experienced a lapse in sport (ranging from 3-40 years) due to varying factors (e.g., career, injury). MAs spoke about reasons for re-engaging (e.g., health, identity, social involvement) and the research they did to re-engage (e.g., club websites, spoke with established MAs). MAs’ re-engagement process was influenced by their personal strategies (e.g., preparatory PA, goal setting), and social (e.g., support from MAs/coaches), external (e.g., proximity to training), and psychological factors (e.g., identity, emotions). These results offer an example of successful re-engagement and may be helpful for others attempting to re-engage following the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,012 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».