Association entre les sports organisés d’équipe et individuels et les problèmes intériorisés : état des connaissances et recommandations pratiques
Bibliographic record
Abstract
Parmi les stratégies d’intervention visant à promouvoir la santé mentale des enfants et des adolescents, les sports organisés sont parfois au coeur des programmes psychoéducatifs (Rioux et al., 2017). Toutefois, les sports organisés n’ont pas tous les mêmes effets sur la santé mentale des jeunes. Certains processus sociaux pourraient expliquer ces liens différenciés. Les objectifs du présent article sont de faire l’état des connaissances en ce qui concerne la distinction entre les sports d’équipe et les sports individuels et leurs liens avec les problèmes intériorisés, et de proposer des processus sociaux qui pourraient être en jeu dans ces expériences sportives. Une connaissance accrue des retombées psychosociales des différents sports organisés chez les jeunes est essentielle pour bonifier l’approche psychoéducative basée sur le sport. Des recommandations pour les psychoéducateurs seront formulées sur la base des résultats des récentes études scientifiques afin d’amener des pistes de solutions pour répondre à des défis bien présents dans leur pratique lorsqu’ils utilisent le sport comme moyen d’intervention.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.020 | 0.054 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".