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Enregistrement W2436212855 · doi:10.71910/supsi.594

Benessere degli adolescenti e attività extra-scolastiche artistiche

2014· dissertation· it· W2436212855 sur OpenAlexaboutno aff
Domenico Ceresa

Notice bibliographique

RevueSUPSI ARIS · 2014
Typedissertation
Langueit
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtCartographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Il benessere degli adolescenti è un costrutto multidimensionale conosciuto ed adottato dalla comunità scientifica. Le ricerche condotte presso l’università della British Columbia in Canada hanno permesso di operazionalizzarlo rendendone misurabili i diversi aspetti come l’autostima, l’ottimismo, la salute generale, la salute mentale, i rapporti con gli adulti, i rapporti con i pari, le attività extra-scolastiche tramite l’articolato questionario MID (Middle Years Developement Instrument) tradotto in italiano e somministrato in Ticino a 1900 preadolescenti sull’arco di tre anni. Relatori: Luciana Castelli, Luca Sciaroni, Alberto Crescentini. Materia: Master of Arts in secondary Education - educazione musicale Con un metodo di ricerca misto fra quantitativo e qualitativo, il presente lavoro si è concentrato sulla percezione degli adolescenti nella regione Tre Valli cercando da un lato di evidenziare eventuali differenze fra il contesto regionale e cantonale, dall’altro di far emergere, tramite l’intervista a soggetti pre-adolescenti ed adulti, quali fattori o elementi influiscono su un vissuto positivo delle attività frequentate. I risultati hanno permesso di rilevare il profilo della struttura ideale che offre dei corsi di tipo artistico, così come di evidenziare alcune differenze fra il contesto delle Tre Valli con il resto del Canton Ticino. Relatori: Luciana Castelli, Luca Sciaroni, Alberto Crescentini. Materia: musica

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,257
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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