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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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,348

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 tête enseignante, 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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