The Role of Sports in Promoting Social Inclusion and Health in Marginalized Communities
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study aims to explore the role of sports in promoting social inclusion and health within marginalized communities. Methods and Materials: A qualitative research design was employed, utilizing semi-structured interviews to gather in-depth insights from participants. Individuals from various marginalized communities, including ethnic minorities, low-income groups, and those with disabilities, were purposefully sampled. Data collection continued until theoretical saturation was achieved, with interviews being transcribed verbatim and analyzed using NVivo software. A thematic analysis approach was used to identify and categorize recurring themes and patterns in the data. Results: The study identified three main themes: social inclusion, health and well-being, and personal development and growth. Participants reported that sports participation significantly enhanced their social networks, community cohesion, and broke down social barriers, fostering a sense of belonging and empowerment. Physical health benefits included improved fitness and reduced chronic diseases, while mental health improvements encompassed stress relief, anxiety reduction, and mood enhancement. Sports also facilitated personal development by fostering leadership skills, teamwork, and providing educational and career opportunities. Conclusion: Sports play a crucial role in promoting social inclusion and health within marginalized communities. The findings underscore the multifaceted benefits of sports participation, including enhanced social connections, improved physical and mental health, and personal empowerment. The study suggests that increasing access to inclusive sports programs and addressing barriers to participation can further amplify these benefits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».