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Enregistrement W2961343074 · doi:10.1177/1468017319863708

Helping factors in an outdoor adventure program

2019· article· en· W2961343074 sur OpenAlexaff
Virginie Gargano, Daniel Turcotte

Notice bibliographique

RevueJournal of Social Work · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueOutdoor and Experiential Education
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyAdventurePsychological interventionSocial psychologyAdventure educationInterpersonal communicationAltruism (biology)Intervention (counseling)Applied psychologyPsychotherapistOutdoor educationPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary A number of studies have addressed outdoor and adventure programs over the past 50 years. Despite empirical evidence that demonstrates the personal benefits of group interventions, research investigating the mechanisms responsible for these effects is scarce. This is particularly so for groups in natural outdoor and adventure settings. There is therefore a need to improve our understanding of the processes involved. This research focused on personal and interpersonal processes that occurred during an outdoor group expedition. Semi-structured interviews were undertaken with 23 subjects aged between 17 and 21 who had participated in an 18-day expedition. The data are examined through a theoretical framework known as “helping factors” often used when studying benefits of a group intervention. Findings The results show that participation in the program promoted self-understanding, interpersonal learning, socializing techniques, and cohesion. Altruism, imitative behavior, universality, and imparting information were also important. As for existential factors, corrective recapitulation of the family, catharsis, and hope, these were rarely mentioned if not absent. Applications The results give a better understanding of the helping factors in such programs and of their potential role in the group process, as well as their application in social work practice.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,357 · 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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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