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Enregistrement W2096581761 · doi:10.1598/jaal.48.3.4

The Use of Alternative Texts in Physical Education

2004· article· en· W2096581761 sur OpenAlexaff
Paul B. Marlett, Christine J. Gordon

Notice bibliographique

RevueJournal of Adolescent & Adult Literacy · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePhysical Education and Pedagogy
Établissements canadiensUniversity of CalgaryCanadian Wood Council
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeelingLiteracyPhysical educationVariety (cybernetics)PsychologyPedagogySubject (documents)CognitionMathematics educationSocial psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Body and mind must be seen as inseparable in physical education; movement and activity as well as thinking and feeling should be part of students' lives. By expanding the definition of text to include a variety of printed, visual, oral, electronic, and other types of texts, physical education teachers can incorporate literacy activities to enhance affective and cognitive transactions during physical education. These activities can also make connections to other subject areas, thereby promoting learning and making movement a meaningful part of daily living. In addition, these tenets of content literacy contribute to making physical education a mindful (thinking) and feeling discipline as well as an active living one. Under the umbrella of a content literacy philosophy, this article presents examples of several alternative texts (i.e., poetry, sculpture, picture) to use in physical education. It then discusses the use of such alternative texts and appropriate teaching strategies for building body image, providing outdoor education, and promoting the study of physical exertion.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,594
Score d'incertitude au seuil0,330

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,402 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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