Concilier le sport et les études chez les élèves-athlètes
Bibliographic record
Abstract
Nous avons eu l’opportunité, durant un semestre dans la province du Québec, d’observer la manière dont les structures sport-études étaient organisées pour les élèves en âge du secondaire 1. Nous avons ainsi effectué, dans le cadre de notre mémoire, une étude comparative entre les structures sport-études du Québec et celles du Canton de Vaud. Le recueil de données s’est déroulé à travers la passation d’un questionnaire auprès d’élèves-athlètes âgés de 13 à 16 ans. Nous avons ainsi observé des différences en matière de satisfaction et de conciliation entre le sport et les études selon le pays. Les élèves-athlètes du la région québécoise obtenaient de meilleur résultat en matière de satisfaction sportive. En outre, leur score de conciliation entre le sport et les études était également meilleur que celle des élèves-athlètes vaudois. Ces différences varient également en fonction du sexe et du type de score pratiqué (individuel vs collectif). Ce travail permet de prendre conscience des différences entre les systèmes mais aussi de limites existantes au sein des deux contextes étudiés.
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".