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Enregistrement W7024926779

Student-Athlete Mental Health: University of Montana Case Study

2023· article· en· W7024926779 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueThe Mathematics Enthusiast · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthAthletesWonderQuarter (Canadian coin)Mental healthcareSport psychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research suggests that Division I college-student athletes experience higher levels of stress and other behavioral health issues than their non-athlete counterparts, with up to 20% of them suffering from depression (Sudano et al., 2017). Two studies on student athletes’ well-being conducted in 2020, reported that athletes continue to report higher levels of mental health concerns (Johnson, 2022). Since the fall of 2020, rates of mental exhaustion, depression, and anxiety have improved minimally with rates remaining 1.5 to two times higher than reported before the COVID-19 pandemic (Johnson, 2022). Naomi Osaka withdrawing from the French Open in 2021 and Simone Biles withdrawing from the 2020 Tokyo Olympics to prioritize their mental health brought attention, and even some backlash towards the idea that athletics may need to withdraw from competitions to prioritize their mental health. Stanford soccer player Katie Myer taking her own life by suicide in her dorm room started a national social media campaign in the United States, advocating for mental health concerns to be addressed for collegiate athletes in 2022. The need for mental health issues to be addressed has been expressed, yet college athletes are not seeking help. When asked if they would feel comfortable seeking health from a mental health expert on their respective college campus, less than half of women’s and men’s National College Athletic Association (NCAA) sports participants answered they would agree or strongly agree with that statement (Johnson, 2022). The University of Montana athletic department is not immune from this phenomenon; student-athletes at the University of Montana have expressed that they too suffer from mental health issues. Yet, Grizzly Athletics offers free counseling sessions to student-athletes, while these slots regularly remain unfilled. “There is a growing awareness of the importance of mental health care in NCAA student-athletes; however, there is a lack of literature on mental health resources in collegiate settings” (Sudano et al., 2017). The University of Montana can act as a case study for college athletic institutions similar in size. The purpose of this research is to better understand if collegiate athletes struggle with mental health, if so why, what resources would meet their needs, and how to make them helpful and accessible. The goal of the case study investigation is to unveil the reason why mental health resources go unused and find possible solutions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0130,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,240 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
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