Notice bibliographique
Résumé
Research on mental health has flourished in recent years (e.g., Vella et al., 2021), however, much of the research in this area has relied on cross-sectional designs, and there is limited work studying mental disorder among Canadian athletes. Research is also needed to understand the effect that Canadian sport environments can have on athletes’ mental health. The purpose of this dissertation was to explore the mental health experiences of elite Canadian athletes. Studies One and Two evaluated the prevalence of symptoms of mental disorders (depression, anxiety, and eating disorders) among elite Canadian athletes, and explored how athletes’ symptoms of mental disorders changed over the course of a pandemic year. Data were collected through surveys that were completed at four times by elite Canadian athletes (ntime1 = 186, ntime2 = 142, ntime3 = 123, ntime4 = 108). Study One relied on data from time one, while Study Two relied on data from all four time points. Data were analyzed using descriptive statistics, correlations, and latent growth modeling. Symptoms of mental disorder were very prevalent among this population at baseline (~40%), and did not change over time. Stress and training load were correlated with symptoms of disorder, and there were some differences in the prevalence and changes in disorder symptomology over time between men and women. The purpose of Study Three was to understand how elite sport training environments in Canada impact the mental health of the athletes who train within them. Thirty-two Canadian athletes participated in one semi-structured interview. Data were analyzed using thematic analysis. Sport environments played a role in athletes’ perceptions of stigma and their willingness to seek help which impacted their overall mental health experiences. Together, these studies provide a more complete picture of Canadian athletes’ mental health and may inform interventions and policies designed to support athlete mental health.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».