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Enregistrement W3036109124 · doi:10.1177/1012690220931736

“Helmets aren’t cool”: Surfers’ perceptions and attitudes towards protective headgear

2020· article· en· W3036109124 sur OpenAlexaffabout
Nikolaus A. Dean, Andrea Bundon

Notice bibliographique

RevueInternational Review for the Sociology of Sport · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAdventure Sports and Sensation Seeking
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParticipant observationPerceptionEthnographyPsychologyDentistryMedicineSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studies indicate that head injuries account for a significant proportion of all surf-related injuries. Yet, despite these rates, the vast majority of surfers do not wear protective headgear. Noting both the high rate of head-related injuries and surfers’ reluctance to wear protective headgear, this sociological study sought to critically explore surfers’ perceptions and attitudes towards protective headgear, and specifically to explore why so few surfers wear protective headgear. To address these aims, the ethnographic techniques of participant observations and qualitative interviews were used. In total, 12 experienced surfers from the West Coast of Canada were interviewed and over 30 hours of participant observations were collected. The findings illustrate that surfers do not wear protective headgear for four main reasons: (1) due to the idea that protective headgear is uncomfortable and could hinder performance; (2) due to the perception that protective headgear is only for other surfers; (3) based on the belief that surfing is not a high-risk sport; and (4) because of aesthetic reasons and/or the appearance of protective headgear. Using the concepts of subcultural capital and edgework, the study demonstrates how larger socio (sub)cultural factors linked to risk, control, and status influence and underline the surfers’ rationalizations for not wearing protective headgear.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,536
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,318 · 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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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