Worldwide variation in the performance of children and adolescents: An analysis of 109 studies of the 20-m shuttle run test in 37 countries
Notice bibliographique
Résumé
This study is a meta-analysis of 109 reports of the performance of children and adolescents on the 20-m shuttle run test (20-mSRT). The studies were performed in 37 countries and included data on 418,026 children, tested between 1981 and 2003. Results were expressed as running speed (km x h(-1)) at the final completed stage of the 20-mSRT. Raw data were combined with pseudodata using Monte Carlo simulation. The 20-mSRT performances were expressed as z-scores relative to all children of the same age and sex from all countries. An overall "performance index" was derived for each country as the average of the age- and sex-specific z-scores for all children from that country. Factorial analysis of variance was used to compare scores among countries and regions, and between boys and girls of the same age. There was wide and significant (P < 0.0001) global variability in the performance of children. The best performing children were from the Northern European countries Estonia, Iceland, Lithuania, and Finland (0.6 - 0.9 standard deviations above the global average). The worst performing children were from Singapore, Brazil, USA, Italy, Portugal, and Greece (0.4 - 0.9 standard deviations below the global average). There is evidence that performance was negatively related to being overweight, as well as to a country's average temperature.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».