MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4391810049 · doi:10.47197/retos.v53.101908

Karate practice: empowering solutions to mitigate school-age bullying

2024· article· en· W4391810049 sur OpenAlexfundno aff
Hugo Simões, Pedro Santos, Beatriz Pereira, Abel Figueiredo

Notice bibliographique

RevueRetos · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMartial Arts: Techniques, Psychology, and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a TecnologiaUniversidade do MinhoInternational Council for Canadian Studies
Mots-clésAggressionPsychosocialPsychologyBiopsychosocial modelTest (biology)Affect (linguistics)PortugueseDevelopmental psychologyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Karate is a martial art and it is known that its practice promotes cognitive, affective, social, and behavioral benefits, including in children. Bullying has been configured in recent years as a public health problem that can seriously affect school-age children and young people. Although the practice of karate is positively associated with the biopsychosocial development of children and adolescents, little is known about its impact on bullying behaviors among school-age peers. The aim of this study is to evaluate the influence of karate practices on the psychosocial responses of children regarding episodes of victimization, aggression, and observation of bullying behaviors. A questionnaire was applied to 336 Portuguese children (79 karatekas and 257 non-karate practitioners). The data were examined using the Chi-square test or the Fisher test and the V Cramer test. Concerning the bullying phenomenon, our results show that karate practitioners differ from non-practitioners by the lower number of times they are victims of aggression (p <0.05), /showing to be more resilient in the victimization process. Karate practice is recommended for children as a way to assist their psychosocial development. Key words: karate, martial art, bullying, victimization, aggression, proactivity

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)0,001
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,382 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRetosMême sujetMartial Arts: Techniques, Psychology, and EducationTravaux en français237 207