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
Bibliographic record
Abstract
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.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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".