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Enregistrement W2106072119 · doi:10.1123/ssj.29.2.186

Socioeconomic Status and Sport Participation at Different Developmental Stages During Childhood and Youth: Multivariate Analyses Using Canadian National Survey Data

2012· article· en· W2106072119 sur OpenAlexaffabout
Philip White, William McTeer

Notice bibliographique

RevueSociology of Sport Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueYouth Development and Social Support
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocioeconomic statusPsychologyContext (archaeology)Promotion (chess)Developmental psychologyMultivariate analysisEarly childhoodPhysical activityLongitudinal studyMultivariate statisticsNational Longitudinal SurveysTest (biology)DemographyPolitical scienceGeographyMedicineSociologyPopulationDemographic economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the relationship between socioeconomic status (SES) and sport and physical activity involvement at different stages of childhood and adolescence in Canada. From the previous literature on SES and health-related behavior, there was reason to test competing hypotheses on the direction of the predicted relationship. The data employed in our analyses came from Cycle 3 of the National Longitudinal Survey of Children and Youth—1998–1999. Results, after controls, showed that SES was a significant predictor of sport involvement among 6–9 year-olds, but not for 10–15 year-olds. In the younger group, the higher the family SES the more frequent was the involvement. The effects of SES were much stronger for organized sport involvement than for participation in an informal context. The discussion bears on the implications of these findings for later adult physical activity and sport involvement and their ramifications for sport and exercise promotion policy.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,172
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,217 · 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'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

Citations56
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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