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Enregistrement W3139064294

Positive youth development in the context of organized sport and deliberate play

2010· article· en· W3139064294 sur OpenAlexaff
Jean Cà ́té, Mark W. Bruner

Notice bibliographique

RevueJournal of Exercise, Movement, and Sport (SCAPPS refereed abstracts repository) · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueYouth Development and Social Support
Établissements canadiensNipissing UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyCompassionCompetence (human resources)Positive Youth DevelopmentSocial psychologyViewpointsCharacter developmentDevelopmental psychologyCharacter (mathematics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The positive youth literature provides a number of different frameworks that can be used to conceptualize the development of athletes. In particular, the 5Cs – Competence, Confidence, Connection, Character, and Caring/Compassion (Lerner, Fisher, & Weinberg, 2000) can be hypothesized as desirable outcomes that should emerge from regular participation in sport. CA´tA© and colleagues (CA´tA©, Bruner, Erickson, Strachan, & Fraser-Thomas, 2010) recently reviewed the sport literature and proposed collapsing the 5Cs into 4Cs (Competence, Confidence, Connection, Character/Caring). This step was taken given the frequent integration of caring/compassion within the character literature in sport (e.g., Shields & Bredemeier, 1995) and the overlap between these three constructs (i.e., character, caring, and compassion). The 4Cs represent a promising framework to conceptualize and examine youth in organized and non-organized (i.e., deliberate play; CA´tA©, 1999; CA´tA©, Baker, & Abernethy, 2007) sport settings. This presentation will focus on the benefits of using the 4Cs to evaluate the impact of sport participation on youth development. Specifically, the two different contexts of youth sport participation that differ in the degree of youth and adult influence, organized sport and deliberate play, will be contrasted as potentially providing distinct developmental experiences.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,716

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,233 · 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.

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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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