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Record W759250479 · doi:10.71781/23063

Entre les bonnes intentions et les effets pervers : l’utilisation des sports de combat comme levier d’intervention auprès des jeunes à risque

2014· dissertation· fr· W759250479 on OpenAlexaboutno aff
Julie Gaudreault

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2014
Typedissertation
Languagefr
FieldPsychology
TopicMotivation and Self-Concept in Sports
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceMedicinePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’objectif de cette étude est de décrire et comprendre l’impact d’un programme de sport-étude mis sur pied pour les jeunes à risque sur la vie des participants. Le programme à l’étude a été mis sur pied à Montréal afin de maximiser l’intégration sociale de jeunes à risque de s’engager, ou étant déjà engagés dans un mode de vie déviant. Le programme mise sur les sports de combat comme levier d’intervention auprès de ces jeunes. Les participants sont invités à suivre une formation scolaire aux adultes en matinée et des entraînements en sports de combat en après-midi. L’objectif de ce programme est de les outiller pour qu’ils intègrent la société efficacement. Une méthodologie qualitative a été choisie afin de mener cette étude à terme. Une période d’observation participante et des entretiens semi-dirigés avec différents acteurs du programme ont permis de bien saisir la dynamique à l’intérieur de celui-ci et de déterminer quels sont les impacts de la participation au programme sur la vie des jeunes. Le programme génère des effets mixtes sur la vie des participants: 1) quelques uns y vivent des changements positifs, notamment par rapport à l’estime de soi et l’autodiscipline, 2) d’autres ne tirent pas de bénéfices particuliers de leur passage dans le programme et 3) certains développent un sentiment d’indifférence, d’apathie à la suite de leur passage dans le programme, notamment induit par la dynamique présente au sein de celui-ci. Il appert que le modèle logique du programme n’a pas été fidèlement respecté lors de sa mise en place. Un mauvais appariement entre la clientèle et le programme ainsi qu’une implantation déficiente du modèle logique sont à la base des effets pervers induits par celui-ci.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.016
Threshold uncertainty score0.035

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.027
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0020.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.001

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.

Opus teacher head0.075
GPT teacher head0.365
Teacher spread0.290 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2014
Admission routes1
Has abstractyes

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