Notice bibliographique
Résumé
With the worldwide rise in noncommunicable disease, physical inactivity, obesity, and the global presence of Adverse Childhood Experiences (ACEs), health and sport science practitioners must be able to address each of these health domains while considering frameworks for the most urgent health and human development priorities in a sustainable manner. The sector of sport for development, which uses physical activity, sport, and game-based programming to address specific development and peace initiatives to empower individuals and communities, is one such approach that practitioners can employ to address such challenges. During the 2000-2015 era of the United Nations (UN) Millennium Development Goals (MDGs), the sport for development sector used sport to address several MDGs, contributing most significantly towards improving HIV/AIDS knowledge, attitudes, and behavior changes. Practitioners are still using sport to address the 2015-2030 UN Sustainable Development Goals (SDGs). This article explores case studies of 17 sport for development initiatives that are meeting key targets for each of the 17 SDGs. Furthermore, it provides recommendations for how to further advance sport for development’s contributions. By synthesizing cost effective analyses and discussing key components to further the sport for development field, this article maps a way forward to advance sport for development as a cost-effective and viable tool for addressing the SDGs, reducing the effects of unresolved ACEs, and promoting physical activity to help individuals and communities lead healthy, empowered lives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,007 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».