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Enregistrement W2955989847 · doi:10.60770/85c5-9r25

Adolescents in sports: the all-delinquent team

2019· dissertation· en· W2955989847 sur OpenAlexaff
Colm McCabe

Notice bibliographique

RevueMount Royal University Institutional Repository (Mount Royal University) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensMount Royal University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyApplied psychologyCriminology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Analyzed through the lens of social-bond theory, this thesis examines the relationship between sports participation and delinquency among adolescents. The purpose of this thesis is to better understand whether sports can serve as an effective intervention strategy for policy makers, government agencies and criminal justice branches that deal directly with at risk-youth or offenders who can benefit from sports-related programs. Through the use of a meta-analysis methodological design, the findings uncovered through common literature will reflect the extent to which social-bond theory can sufficiently explain delinquency among athletes. Traditionally, sports-participation and physical activity have been connected to prosocial stereotypes and the belief that adolescents will develop character-building morals. Although many situations including sports-participation are mainly positive across most facets, there is further evidence to suggest that unintended, antisocial-developing consequences can arise from participation in sports-related activities. Jock identity and unstructured socializing were highlighted as major factors for delinquency among athletes, whereas the pedagogical sports-environment serves as a possible deterrence model for delinquency. With further extensive research into this topic, the development of a pedagogical sports model can provide more athletes with an exceptional prosocial experience. Similarly, sports participation and sports-related intervention strategies can be utilized to address and combat youth-crime.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,685
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,205 · 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'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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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