Screen-related sedentary behaviours of school-aged children
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To solicit school principals' and teachers' perspectives on children's screen-related sedentary behaviour and to identify possible solutions to reduce sedentary behaviours among school-aged children. METHOD: In-person interviews using a semi-structured interview guide were conducted with school principals and grades five and six classroom teachers in 14 randomly selected elementary schools in London and Middlesex County, Ontario. Fourteen principals and 39 classroom teachers participated in the study. Inductive content analysis was performed independently by two researchers. RESULTS: Both principals and teachers were very concerned about children's excessive screen activities, but they did not perceive that they could play a key role in reducing these behaviours. Key barriers were identified to reducing screen-related sedentary behaviour and to children's active living both at and away from school. They included competing demands from other subjects, limited gym resources/space within the school, a lack of control over the home environment, and a perception that parents were poor role models. Notwithstanding the above barriers, principals and teachers still recommended increasing children's daily physical activity both within and outside of school hours. Furthermore, they stressed the need for parents to play a key role in reducing their children's screen-related sedentary behaviours and increasing their level of physical activity. CONCLUSION: School principals and teachers were very concerned about excessive screen-behaviour among school-aged children when away from school and suggested that interventions should emphasize increasing daily physical education, promoting recreational sports at or away from school, and engaging parents in regulating screen time at home.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».