Considerations around using body mapping methods for exploring mental health experiences of para-athletes
Notice bibliographique
Résumé
One-third of elite athletes experience mental illness. Individuals with disabilities are at an increased risk of mental illness. Body mapping may be a useful method to facilitate reflection in mental health research. The current study explores body mapping as a method for facilitating discussions on mental health experiences of para-athletes. Para-athletes (7 men, 3 women; impairment: 8 physical, 2 sensory, 2 intellectual) participated in virtual interviews using body mapping to reflect on the quality of their sport experiences related to mental health. Participants created an image of their body and were encouraged to make additions to the image throughout the interview. Researcher field notes and a reflective journal were used to analyze the researcher-perceived usability and adaptability of body mapping. Two themes were researcher-developed: actively supporting autonomy and individualized communication. These themes reflect the co-creation process of the body map, with (1) participants deciding if they or the researcher drew the body map (based on individual needs) and how their body would be represented (active vs. sedentary, images or words), and (2) the researcher navigating strategies for communication when the drawing was researcher-led to ensure the participant was actively co-creating the body map. Participants provided feedback throughout the interview stating body mapping aided them in reflecting on their experiences. Overall, body mapping spurred in-depth researcher-participant discussions on mental health experiences among para-athletes. Researchers interested in using body mapping are encouraged to seek participant perspectives and needs throughout the study to ensure accessibility and meaningful engagement of all individuals.
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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 | 0,150 | 0,142 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,012 |
| Communication savante | 0,013 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».