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Enregistrement W2602894625

Understanding the process of learning life skills in mixed martial arts

2016· article· en· W2602894625 sur OpenAlexaffabout
Theresa Beesley, Jessica Fraser‐Thomas

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueYouth Development and Social Support
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyMartial artsLife skillsFacilitatorThematic analysisPositive Youth DevelopmentCompetence (human resources)Context (archaeology)PopularityExperiential learningSocial psychologyDevelopmental psychologyPedagogyQualitative researchSociologyVisual artsSocial science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Life skill development has been identified as an outcome of youths' participation in organized sports (e.g., Holt et al., in press). Mixed Martial Arts (MMA) is a sport that combines techniques from a variety of martial art forms (e.g. karate, Brazilian jujitsu, wrestling, boxing). In recent years, MMA has grown in popularity, with programs often claiming to successfully develop youths' life skills; however, there is little consensus within the literature on MMA's potential to enhance youths' development (Theeboom, 2012). This study explored the experiences of youth MMA participants in relation to life skill development, using a phenomenological approach (Creswell, 2013). Participants included 13 youth (n=11 boys) ages 9-18 enrolled in youth MMA programs in Toronto. Semi-structured interviews focused on youths' background, knowledge of life skills, MMA experiences, self-reflection, and transfer. Interviews were analyzed using thematic analysis (Braun & Clark, 2006). Consistent with findings in other sports (e.g., Camire et al., 2013), the coach was found to be the most influential facilitator of life skill development, by having a strong connection with athletes, partnering youth with appropriate peer teachers, explicitly teaching life skills, and focusing on transfer to non-sport contexts. Perhaps unique to the MMA context, was that other adults who were present in the gym (i.e., in other adult classes/programs) had a substantive impact on some youth by modelling competence, confidence, and MMA skills. Findings are discussed using the conceptual frameworks of Ecological Systems Theory (Bronfenbrenner, 2005) and Experiential Learning Theory (Kolb, 1984).Acknowledgments: Social Sciences and Humanities Research Council, Sport Participation Research Initiative

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,008
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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