MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3136161136 · doi:10.35502/jcswb.178

Pop culture and social insertion: How can play in adolescence and adulthood be “therapeutic”?

2021· article· en· W3136161136 sur OpenAlexaffvenue
Anne M. Goodall, Alexis Hiêú Truong

Notice bibliographique

RevueJournal of Community Safety and Well-Being · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPsychological interventionMental healthSocial skillsInterpersonal relationshipSocial psychologyInterpersonal communicationDevelopmental psychologyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study we explore how participation in tabletop role-playing games (TTRPGs) fosters experiences of social insertion in adolescence and adulthood. We conducted semi-directed interviews with nine participants who identified themselves as having used such practices to overcome difficult and challenging life experiences. We look at how participants interpreted their play experiences, described by some as “therapeutic.” Through TTRPGs, players were able to explore and better understand aspects of themselves, explore new interactions, and “test” new ways of expressing themselves. Additionally, participants were able to develop their interpersonal skills by participating in such practices, namely because of the roleplaying element. Participants stated that these practices and their therapeutic qualities also had positive effects on their lives outside of the game, helping them to enter and engage in various social situations that they previously felt excluded from, or hesitant to participate in. We argue that social interventions could invest in these types of cultural practices, embedded in popular culture, to encourage and facilitate participation of adolescents and adults in mental health services.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,016
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeQualitatif
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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Community Safety and Well-BeingMême sujetChild Development and Digital TechnologyTravaux en français237 207