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Enregistrement W2770104201 · doi:10.1136/injuryprev-2016-042272

Understanding the resistance to creating safer ice hockey: essential points for injury prevention

2017· article· en· W2770104201 sur OpenAlexafffund
Ryan A Todd, Sophie Soklaridis, Alice K Treen, Shree Bhalerao, Michael D. Cusimano

Notice bibliographique

RevueInjury Prevention · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthSt. Michael's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchPhysicians' Services Incorporated FoundationOntario Neurotrauma Foundation
Mots-clésIce hockeySAFERHarmThematic analysisResistance (ecology)PsychologyPoison controlInjury preventionSuicide preventionArgument (complex analysis)Human factors and ergonomicsApplied psychologySocial psychologyComputer securityQualitative researchMedicineSociologyMedical emergencyComputer sciencePhysical medicine and rehabilitationSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Despite the known negative health outcomes of concussions in minor level boys' hockey, there has been significant resistance to creating a safer game with less body checking. METHODS: To better understand cultural barriers that prevent making the sport safer for youth and adolescents, semistructured interviews, with 20 ice hockey stakeholders, were conducted and analysed using thematic analysis. RESULTS: Through this analysis, two primary concepts arose from respondents. The first concept is that body checking, despite the harm it can cause, should be done in a respectful sportsmanlike fashion. The second concept is the contradiction that the game of ice hockey is both dynamic and unchangeable. DISCUSSION: Using structural functionalist theory, we propose an argument that the unfortunate perpetuation of violence and body checking in youth ice hockey serves to maintain the social order of the game and its culture. Any strategies aimed at modifying and promoting healthy behaviour in the game should take these concepts into account.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,335
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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