A Risky Business: Relationships Between Perceived Risk of Concussion and Protective Behaviours in Varsity Athletes
Notice bibliographique
Résumé
All sports maintain some level of risk of injury. For contact sports, the risk of concussion is guaranteed to be elevated. Athletes’ perception of this risk motivates their adherence to protective health behaviours on and off the pitch. Prior research indicates that athlete estimates of likelihood and severity are central driving factors in commitment to behaviours, the strength of these variables and the associated moderating variables are still unclear. Our goal was to examine these cognitive components of perceived risk and the intent to execute the appropriate health behaviours per the Common-Sense Model of Illness Representation presented by Diefenbach and Leventhal (1996). We predicted that higher estimates of severity and likelihood would lead to greater, more positive intentions and adherence to health behaviours. We also hypothesized that optimism bias would be a moderating variable for estimating direct likelihood and intentions toward health behaviours. Finally, we hypothesized that prior concussion experience would play a role in higher levels of protective behaviours. Data were analyzed using a series of regression analyses and a mixed x between effects analysis of variance on data collected for two prior studies (N = 315, 57% male) using standard measures of risk representation. Results indicated that common components of risk might not motivate intent or behaviour relating to concussions. Additionally, the impact of optimism bias was minimal. Our results highlight the need for further research into the motivating factors behind health intentions and behaviours beyond the current understanding of risk appraisal.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».