Abstract 1: Mental health of NextGen student-athletes: How are they doing at college and university?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
NextGen student-athletes experience multiple stressors that are present in both in sport and in school context, including training in highly demanding environment while also receiving little financial support from their sports federations and balancing two schedules (school and training) that are independent to one another. While many studies have explored symptoms of mental disorders among student-athletes, little is known regarding the NextGen student-athletes’ population. The purpose of the current study was to 1) identify the proportion of symptoms of mental disorders (depression, eating disorders and anxiety) and the level of well-being of NextGen student-athletes and 2) to compare the proportion of these symptoms of mental disorders and the level of well-being in NextGen college student-athletes and NextGen university student-athletes. 184 NextGen student-athletes completed an online survey. The results revealed that 20.7% of NextGen student-athletes met the criteria for depressive symptoms, 7.1% for eating disorders symptoms, and 19.0% for anxiety symptoms. 51.1% reported a low to moderate level of well-being. NextGen university student-athletes showed significantly higher levels of well-being than NextGen college student-athletes, while NextGen college athletes reported significantly more depressive symptoms. College athletes are typically younger and may be less equipped with coping strategies compared to university athletes. These findings underscore the need for targeted mental health interventions and support systems tailored to the specific needs of NextGen student-athletes, especially those at the collegial level. Schools and sports federations should consider implementing programs to address mental health and develop coping strategies to help these athletes manage their dual responsibilities effectively.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle