GENDERED LEISURE ACTIVITY BEHAVIOR AMONG NORWEGIAN ADOLESCENTS ACROSS DIFFERENT SOCIO-ECONOMIC STATUS GROUPS
Notice bibliographique
Résumé
The present paper explores gendered behavior based on participation patterns of leisure activities among adolescents across socio-economic status (SES) groups, aiming to increase knowledge and understanding of how gender socialization processes are expressed through boys’ and girls’ participation in leisure activities. Furthermore, the aim is to investigate whether such gendered behavior is associated with general levels of participation, and if there may be differences between low, middle, and high SES groups. The study used Norwegian nationally representative data of 15- and 16-year-olds from the World Health Organization's cross-sectional survey, Health Behaviour in School-aged Children 2005/06 (n = 3,273). Logistic regression analysis and propensity scores showed that adolescent boys and girls had clear gendered behavior patterns based on leisure activity participation in 27 different activities, and that boys and girls had about equal distributions on what was classified as typical (“boyish” or “girlish”), atypical, and neutral gender behavior. Furthermore, gendered behavior was correlated with higher levels of participation for both sexes, and it was more or less similar for boys and girls and for different socio-economic status groups. However, when investigating differences in distributions between SES groups, high SES girls were found to have a significantly higher prevalence of both “boyish” and “girlish” activity behavior, but less “gender-neutral” compared with girls in medium and low SES groups. There were no such differences for boys.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».