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Enregistrement W2605840031 · doi:10.5539/jel.v6n3p169

Relationships between the Physical Education Course Sportsmanship Behaviors with Tendency to Violence and Empathetic Ability (Note 1)

2017· article· en· W2605840031 sur OpenAlexvenueno aff
Yakup Koç

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Learning · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueProblem Solving Skills Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSportsmanshipPsychologyPhysical educationLISRELScale (ratio)Social psychologySample (material)EmpathyDevelopmental psychologyMathematics educationStructural equation modeling

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study is to examine relationship between the physical education course sportsmanship behaviors, tendency to violence, and empathetic ability for elementary school students. The sample of study consists of randomly selected 919 elementary school students attending state schools in the province of Erzincan in 2013-2014 academic year. “Physical Education Course Sportspersonship Behavior Scale” (PECSBS), “Scale of tendency to violence” and “the scale of Empathetic ability for children” were used in the study. Reliability and validity tests of the scales were done. The scores the students obtained in the scales were reexamined in accordance with independent variables such as their grade level, gender and the type of sports they are interested in most. And relationship between the values of scales was tested. For the assessment of the data, SPSS 15 and LISREL 8.7 programs were employed. In conclusion, physical education course sportsmanship behaviors display a significantly negative relation with tendency to violence and a significantly positive relation with empathetic ability for elementary school students. It is concluded that these relations should be paid attention, measures should be taken and programs should be in place to reduce the tendency to violence and grow empathetic ability in physical education course programs.

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)0,001
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,388 · 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

Citations20
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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