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Enregistrement W4318035733 · doi:10.51656/psycause.v12i2.51852

Effet de la pratique du jiujitsu brésilien sur la santé mentale

2023· article· fr· W4318035733 sur OpenAlexaffvenue
Cinthia Denis, Laurie Bisaillon, Isabelle Fournel, Jessica Lebel, Isabelle Denis, Guillaume Foldes‐Busque

Notice bibliographique

RevuePsycause revue scientifique étudiante de l École de psychologie de l Université Laval · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMartial Arts: Techniques, Psychology, and Education
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPsychologyPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette étude qualitative s’intéresse à l’effet de la pratique du Jiujitsu brésilien (JJB) sur la santé mentale et ses mécanismes sous-jacents. Les écrits scientifiques sur les arts martiaux indiquent que ceux-ci pourraient favoriser une meilleure santé mentale en diminuant les symptômes anxieux et dépressifs. L’entrevue semi-dirigée dans le cadre de cette étude permet aux participants de discuter les effets de leur pratique du JJB sur leur santé mentale et les mécanismes sous-jacents. Les dix participants sont des adultes âgés d’au moins 18 ans qui ont complété le General Anxiety Disorder (GAD-7), le Patient Health Questionnaire (PHQ-9) ainsi que le World Health Organization Quality of Life abrégé (WHOQOL-BREF). Les participants rapportent que la pratique du JJB améliorerait leur santé mentale de par ses effets sur leur réseau social, leur sentiment d’auto-efficacité et la gestion de leurs émotions négatives. Lorsque les participants mentionnent des éléments négatifs associés au JJB, ils sont principalement attribués à l’arrêt de la pratique du sport. Les résultats de cette étude pourront guider la réalisation d’une étude quantitative plus large sur ce sujet et servir de base pour développer des stratégies afin d’optimiser l’effet de la pratique du JJB sur la santé mentale.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,302 · 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'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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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