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Enregistrement W1607620176 · doi:10.5430/wje.v5n3p37

Parkour as Health Promotion in Schools: A Qualitative Study on Health Identity

2015· article· en· W1607620176 sur OpenAlexvenueno aff
Dan Grabowski, Signe Dalsgaard Thomsen

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Education · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAdventure Sports and Sensation Seeking
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAppealHealth promotionIdentity (music)Promotion (chess)PsychologyInclusion (mineral)Focus groupQualitative researchHealth educationPublic relationsSocial psychologySociologyPublic healthMedicinePolitical scienceSocial scienceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the present paper, we highlight the potential role of parkour in school-based health promotion. In a school setting,it is often difficult to promote health and healthy behaviour in ways that make sense and appeal to pupils. Researchsuggests that initiatives incorporating a focus on identity and on presenting health in new and different ways aremore likely to succeed in generating engagement, participation and involvement and thereby to affect learningoutcomes and behaviour change. In the present paper, we explore and discuss parkour as just such a new anddifferent approach. We do this using an empirically and theoretically tested concept of health identity as our maintheoretical and analytical component. We present our findings in three main themes: 1) Changed self-images provideopportunities for social inclusion, 2) New observations of others force pupils to reconsider roles and hierarchies and3) Togetherness and non-competitiveness generate a sense of belonging. The paper provides teachers and schoolhealth practitioners with important knowledge about why they may wish to incorporate parkour into school healthpromotion and equally important knowledge about how a focus on health identity is essential if they are to ensureconditions that facilitate significant health-promoting effects for all pupils – not just for those who are already healthy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0120,011
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,149
Tête enseignante GPT0,523
Écart entre enseignants0,374 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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