Making the cut: An examination of body appreciation and well-being among female powerlifters
Notice bibliographique
Résumé
In weight class sports, purposeful weight loss (PWL) is often undertaken preceding a competition to gain an advantage at a lower body weight. Researcher focus on PWL has been centered on (1) predominantly male competitors and (2) associations to physiological and performance outcomes with considerably less understanding of psychological outcomes. Moving towards a better understanding of psychological outcomes among female athletes, the purpose of this study was to examine body image and well-being in female powerlifters during a period of PWL surrounding competition. Using a non-experimental longitudinal design, female powerlifters (N = 12; Mage = 29.42 years, SDage = 9.23 years) self-reported data across five time points over 10 weeks. Athletes were asked to track weight change using self-reported of body weight. Body image was measured using the Body Appreciation Scale-2 along with a single-item indicator of both shape satisfaction and weight satisfaction. Well-being was measured using the Warwick Edinburgh Mental Well-being Scale. At the time of official competition weigh-in, participants lost an average of 3.44 kg of body weight (SD = 1.14 kg). Four separate pooled time series regression analyses were used to test the temporal association between weight loss and body appreciation/shape satisfaction/weight satisfaction/well-being. Body weight was a significant predictor of well-being (B = –0.19, p = < .001) and weight satisfaction (B = 0.40, p < .001). Therefore, it can be concluded that during a period of PWL, well-being and weight satisfaction improved. Current weight loss guidelines for sport include physiological considerations which may be integrated with psychological outcomes to reflect the well-being of weight class 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».