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Enregistrement W2029939077 · doi:10.1037/a0015256

Construction d’une échelle de prise de risques et validation auprès d’adolescents pratiquant un sport alpin de glisse.

2009· article· fr· W2029939077 sur OpenAlexafffundvenue
Linda Paquette, Éric Lacourse, Jacques Bergeron

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Behavioural Science/Revue canadienne des sciences du comportement · 2009
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueAdventure Sports and Sensation Seeking
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesUniversité de Montréal
Mots-clésPsychologyHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans les sports alpins de glisse, la surrepresentation des adolescents panni les blesses justifie les interrogations sur leurs pratiques sportives risquees. L'objectif de cette etude est de construire et valider un questionnaire evaluant la temerite, la consommation de psychotropes et les comportements securitaires adoptes durant la pratique du surf des neiges ou du ski alpin. L'echantillon est compose de 685 adolescents (316 filles et 368 garcons) âges de 14 a 17 ans. Une analyse factorielle exploratoire par maximum de vraisemblance revele une solution de trois facteurs correspondant aux dimensions evaluees par le questionnaire et la coherence interne des echelles est generalement satisfaisante. Les correlations faibles a moderees entre les echelles indiquent qu'il s'agit de construits psychologiques distincts. Des analyses de regression multiple indiquent que les trois dimensions sont statistiquement predites par la recherche d'intensite (AISS; Arnett) et l'impulsivite (BIS-10, Barratt). Le sexe (mâle) et le type de sport pratique (surf des neiges, sports emergeants) sont associes a la temerite et a la consommation de psychotropes. Le nombre d'annees d'experience est positivement associe a la temerite et aux comportements securitaires, alors que l'estime de soi est positivement associee aux comportements securitaires. La discussion souligne l'importance de distinguer la prise de risques intentionnelle (temerite) des mesures de precautions (securite) dans les etudes portant sur la prise de risques.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,236 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations14
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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