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Enregistrement W3208801832 · doi:10.1079/9781789248203.0010

How bike riding kids talk about bike riding.

2021· book-chapter· en· W3208801832 sur OpenAlexaff
Erin Sharpe, Jocelyn Murtell, Alex Stoikos

Notice bibliographique

RevueCABI eBooks · 2021
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChildren's Rights and Participation
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNegotiationContext (archaeology)PsychologyCyclingCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineGeographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are children who bike regularly despite biking trending otherwise. For the past year, including through the global COVID-19 pandemic and lockdown, the researchers have been talking with biking-supportive parents and biking-active kids about their perspectives and experiences of biking. At the heart of this research the researchers wanted to know: what is it about biking that parents and children value so much that they are willing to keep riding, despite the changing context and attitudes toward children's biking? How do parents and children make sense of, negotiate and ultimately resist dominant discourses regarding children's biking, particularly children biking without adult supervision? Through the fall of 2019 and spring of 2020, the researchers held interviews with 19 parents and 24 kids (aged 10 to 16) who rode bikes regularly (at least once a the week), and whenever possible the researchers interviewed parents and children separately. The researchers prefer to use the descriptors of 'kids' (versus children) and 'biking' (versus cycling) to more closely reflect the everyday language used by kids to describe their bicycling activity.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,984
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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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