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Enregistrement W6990944656

Étude du lien entre l'utilisation de caméras sur les pentes, la fréquence d'écoute de films de sports extrêmes et les pratiques sportives risquées d'adolescents et adolescentes adeptes de sports alpins de glisse

2015· other· fr· W6990944656 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueConstellation (Université du Québec à Chicoutimi) · 2015
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFrenchFootballPoison controlPhysical activity
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chez les adolescents, un lien a été établi entre le fait de se faire filmer et l'exagération de la prise de risque devant de la caméra (Slem, Burn et Schultz, 2003). Une relation a également été démontrée entre l'écoute de vidéos de sports extrêmes et les comportements à risque chez les adolescents (Fischer et al., 2011). Cette étude vise à examiner la relation entre la prise de risque dans les sports alpins de glisse, l’utilisation de caméras sur les pentes et la fréquence d’écoute de films de sports extrêmes tout en contrôlant les autres corrélats psychosociaux associés à la prise de risque déjà identifiés chez les adolescents. \nL'échantillon se compose de 684 adolescents québécois francophones adeptes de sports alpins de glisse âgés entre 14 et 17 ans (M = 15,53). Des questionnaires francophones auto-rapportés et validés ont été utilisés pour évaluer la prise de risque volontaire (Les Échelles de prise de risque en surf des neiges et ski alpin, RISSKI, Paquette et al., 2009), l'impulsivité (Version francophone du Barrat Impulsiveness Scale, BIS-10, Barratt, 1993) v.f. (Baylé et al., 2000) et la recherche de sensations intenses et nouvelles (Version francophone du Arnett Inventory of Sensations Seeking, AISS, Arnett, 1994) v.f. (Cazenave & Paquette, 2010). Un questionnaire distinct a été utilisé pour évaluer les données démographiques (sexe et âge) et pour évaluer les variables liées aux pratiques sportives telles que le type de sport pratiqué, les blessures, la fréquence de pratique du sport de glisse, le niveau d’habiletés perçu, les pratiques sportives risquées des pairs, les mesures de précaution, le fait de s’être déjà fait filmer durant la pratique du sport et la fréquence d’écoute de films de sports extrêmes. \nLes résultats indiquent que 44,1% des adolescents se sont déjà fait filmer au moins une fois durant la pratique du sport alpin de glisse. Parmi ceux-ci, 31,2% ont dit qu'ils prennent souvent ou toujours plus de risques quand ils sont filmés. De plus, 32,0% des participants rapportent écouter souvent (une à deux fois par semaine) ou toujours (à tous les jours ou presque) des films de sports extrêmes. Des analyses de corrélations ont été effectuées et montrent que la fréquence d’écoute de films de sports extrêmes et le fait de se faire filmer sur les pentes sont liés significativement à la prise de risque. Une analyse de régression linéaire multiple a également été effectuée incluant les variables significativement reliées à la prise de risque : le sexe masculin, les pratiques sportives risquées des pairs, le niveau d’habiletés perçu, les blessures, la fréquence de pratique du sport alpin de glisse et l’impulsivité. Le modèle final explique 58,0% de la variance de la prise de risque. Le modèle indique que la fréquence d’écoute de films de sports extrêmes et le fait de se faire filmer sur les pentes prédisent significativement le niveau de prise de risque auquel s’expose le participant même en intégrant les autres corrélats psychosociaux de la prise de risque. \nEn tenant compte de ces résultats, il serait pertinent de réaliser des publicités avec des athlètes populaires des sports alpins de glisse valorisant l’adoption de mesures de précaution sur les pentes et l’utilisation sécuritaire des technologies. De plus, des campagnes de prévention pourraient être mises en place dans les stations de ski afin de sensibiliser les jeunes à l’égard de ces problématiques. En saisissant davantage l’impact de la présence de ces nouvelles réalités virtuelles, il sera possible d’offrir de nouvelles pistes d’intervention et un meilleur soutien à l’égard de ces adolescents.

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)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil0,371

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,200 · 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
Publié2015
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