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Enregistrement W2889878786

Contributos do lazer desportivo outdoor na criação de novos campos de pensar e agir

2016· article· pt· W2889878786 sur OpenAlexvenueno aff
Alcides Vieira Costa, Maria Altina Almeida, Carlos Colaço, Alberto Reinaldo Reppold Filho

Notice bibliographique

RevueService social · 2016
Typearticle
Languept
DomainePsychology
ThématiqueAdventure Sports and Sensation Seeking
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)Environmental educationExploratory researchSustainable developmentSociologyHumanitiesGeographyPolitical sciencePedagogySocial science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of outdoor activities is a topic that has been discussed by many sectors of society over the years. These activities can be important catalysts for the social development and recovery of regions weakened from the social, economic, demographic and environmental point of view. This study aims to establish the contributions brought by outdoor activities to the creation of new ways of thinking and acting, based on the analysis of social and economic benefits, for practitioners and for the environment. The research was an exploratory study in a qualitative approach that analyzed information from interviews, documents and observations. The documents consisted of guidelines, programs and plans on the geographical and socio-environmental characteristics of the practice sites in the city of Porto Alegre, Brazil. The interviews, in a total of 29, were held with representatives of government, sports federations, NGOs, lecturers of higher education institutions, entrepreneurs and outdoor activities instructors. The observations, 8 altogether, occurred in regions with geographical features that allow the practice of such activities. The results showed that the contributions of outdoor activities are important catalysts for new thinking and acting perspectives, having a social, economic and environmental positive impact in the regions where these activities are developed in a sustainable way.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), 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 enseignants0,447
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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
Publié2016
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Résumé présentoui

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