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Enregistrement W4387956056 · doi:10.46692/9781529228519.003

Sport Participation and Primary Crime Prevention

2022· other· en· W4387956056 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensUniversity of the Fraser Valley
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrimary (astronomy)CriminologyCrime preventionPolitical sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The sport environment is obviously a popular and important training ground for child and adolescent development. Sports stand with several other activities (for example, education, mentoring, religious teaching, and volunteering) as a potential factor in influencing positive social development among children and youth. Crime prevention strategies have therefore tried to build on the popularity and benefits of sports activities to promote youth development and to influence risk and resiliency factors associated with criminal involvement. A wide variety of community-based programmes aim to use sport either as a means or as a complementary activity to promote youth development and prevent youth crime. Because of its presumed ability to contribute to moral development (Pennington, 2017), character building and the acquisition of life skills, sport (especially competitive team sport) is frequently promoted as having the potential to contribute to crime prevention or the reduction of antisocial behaviour (Coalter, 2007, 2012). However, these primary-level crime prevention initiatives are seldom explicit about the type of crime they purport to prevent (Groombridge, 2017). Some of them refer generally to deviant or problem behaviour and may include anything from lack of self-discipline, defiance of authority, school absenteeism, or experimentation with drugs, to theft, violent and confrontational behaviour, or contacts with the police. Other initiatives specifically refer to violent behaviour, delinquency, or gang involvement, without specifying the exact behavioural nature of the outcomes to be achieved. There is a great deal of wishful thinking and proselytizing behind many programmes (Giulianotti, 2004). Despite numerous positive anecdotal accounts, there is still little evidence to support the assumption that sport participation is effective in reducing youth crime (Coakley, 1998). Methodological and practical challenges in evaluating the impact of sport participation explain why there is little definitive/ empirical evidence to support the assumption that sport is effective in reducing youth crime. Challenges include identifying what aspects to measure to gauge success, poor-quality data, and difficulties in isolating the impact of sport-based initiatives from other confounding factors. Due to research limitations, it is difficult to reach general conclusions on the effectiveness of these programmes (Public Safety Canada, 2017).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,002

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,315 · 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'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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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