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Enregistrement W7098911206

Running Head: ASSESSING SPORT WITH INDIGENOUS FRAMEWORK

2014· article· en· W7098911206 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePlant-Derived Bioactive Compounds
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecreationIndigenousConventionSociology of sportSalientSocial impact assessmentCompetition (biology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The importance of sport and recreation is recognized worldwide reflected in policy, such as the United Nations Convention on the Rights of the Child (United Nations High Commissioner for Human Rights, 1990). Largely due to competition for limited resources, subsidized sports programs in lower income communities have to demonstrate evidence of their success. This has led to increased research exploring the impacts of sport, particularly related to social and personal development. The outcomes of success have focused on improving problematic behaviours such as criminal activity or the development of strengths within ‘at-risk’ communities (Coakley, 2002). With both approaches there still remains a lack of understanding of what is it about sport that impacts social and personal development (Canadian Parks and Recreation Association, 1994; Coakley, 2002; Halas, 2001; Hartmann, 2003). Researchers suggest that a new approach is needed. Responding to the need for a new approach, this research conceptualized the topic through an indigenous research framework and employed two indigenous methods, sharing circles and piloting of a new technique, Anishnaabe Symbol-Based Reflection (ASBR). The impact of a martial art program for participants at an urban Aboriginal cultural centre were explored using these two methods. Some of the salient themes that emerged are discussed in this paper. The Canadian sport system will benefit from this research with increase in knowledge regarding the personal and social impacts of sport while providing a different lens and methods from which to explore this topic.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,248 · 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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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