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Enregistrement W3209197635 · doi:10.4000/ejrieps.7239

Perceptions d’élèves sur ce qui caractérisent une personne en bonne santé

2006· article· fr· W3209197635 sur OpenAlexaboutno aff
Valérie Michaud, Jocelyn Gagnon, Marielle Tousignant

Notice bibliographique

RevueEjournal de la recherche sur l intervention en éducation physique et sport -eJRIEPS · 2006
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueSchool Health and Nursing Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La plupart des jeunes sont sédentaires, ce qui influence négativement leur condition physique et leur santé. Les conséquences de la sédentarité sur la santé des jeunes ont amené le Ministère de l’Éducation du Québec à intégrer dans les cours d’ÉPS le volet de l’éducation à la santé. Les enseignants d’ÉPS du Québec s’interrogent : Que doivent-ils enseigner spécifiquement en lien avec la santé ? Quel est le niveau actuel des jeunes en cette matière ? Les élèves ont-ils les connaissances suffisantes pour adopter des habitudes de vie qui contribuent au maintien ou à l’amélioration de leur santé ? Cette étude a donc pour but de décrire les perceptions des élèves sur ce qui caractérise une personne en bonne santé afin de vérifier leur niveau de connaissance en cette matière. Elle vise aussi à identifier les personnes qui contribuent à les éduquer au plan de la santé. Soixante-dix-sept élèves du primaire et 69 élèves du secondaire ont participé à des entrevues de groupe et répondu à un questionnaire. L’analyse des données démontre que les élèves sont en mesure d’identifier les thèmes majeurs qui composent l’univers de la santé ainsi que les principaux comportements à adopter pour être en santé. Cependant, ils sont davantage préoccupés par la dimension physique de la personne en santé au détriment des aspects psychologiques et sociaux. De plus, selon les élèves, les enseignants d’ÉPS ont peu d’impact sur eux, comparativement aux parents qui sont de loin leurs premiers éducateurs à la santé.

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)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil0,332

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,365 · 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

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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