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Enregistrement W2507227226 · doi:10.1080/18377122.2016.1196112

Boys, bodies, and bullying in health and physical education class: implications for participation and well-being

2016· article· en· W2507227226 sur OpenAlexaffabout
Patrick Jachyra

Notice bibliographique

RevueAsia-Pacific Journal of Health Sport and Physical Education · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePhysical Education and Pedagogy
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReflexivityEthnographyPsychologyDevelopmental psychologyClass (philosophy)LiteracyAttritionSocial psychologyPedagogySociologyMedicineSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Ontario, Canada, adolescent boys are increasingly developing a disinterest towards health and physical education (HPE) class, and also are withdrawing from HPE as soon as they institutionally are allowed to do so. To date however, there has been a dearth of research that has explored the various mechanisms that are dissuading boys from active participation, and prompting boys to develop a cultural disaffection towards HPE. Drawing on data from an ethnographic case study, this paper begins to provide some insights in further understanding the emerging disaffection towards HPE, and increasing attrition rates among Canadian boys. As illustrated in the study findings, this paper suggests that boys who disengage from HPE do so not because they are genetically predisposed to be lazy, or are unmotivated. Rather, their repeated experiences of explicit and symbolic abuse, degradation, and ignominy from teachers and peers alike dissuade them from active HPE participation. The findings of this study suggest the need for teachers to initiate a reflexive stance in their teaching practices, while concomitantly teaching students critical health literacy skills in an effort to meet the health and well-being needs of adolescent boys.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,575
Score d'incertitude au seuil0,856

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0100,008
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,414 · 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'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

Citations49
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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