The impact of playground design on play choices and behaviors of pre-school children
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to examine where and how children choose to play in four Australian pre-school centers with very different outdoor playgrounds. Using a momentary time sampling direct observation instrument, a total of 960 scans were taken of pre-determined target areas (paths, paved expanses, grass, softfall, sand feature, manufactured functional, manufactured constructive and natural) within four playgrounds over a 30-day period. During each scan, we recorded the number of boys and girls observed in each target area as well as the dominant type of play (functional, constructive, symbolic, self-focused, talking). A total of 2361 observations of children occurred across the four centers. The results revealed the children were using the four playgrounds differently. At the diverse and natural Center A, the most popular space was the natural area and the least popular space was the sandpit. At the small, compact and diverse Center B, children were fairly evenly dispersed, with the most popular areas being the softfall and paved expanse. At the hard and barren Center C, almost half the children were found on the pavement, but the sandpits and natural areas were also popular. Finally, at the large, sparse and old Center D, children were fairly evenly dispersed, but most were observed playing on the softfall. Across all centers, irrespective of target area, the dominant play activity was functional play followed by self-focused play. This article discusses these findings and asks important questions about the design of pre-school playgrounds. In doing so, this study has begun to explain the relationship between the design of outdoor play spaces, children's choices of play locations and their play behaviors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».