MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2120527403 · doi:10.1177/1356336x14534363

Does relative age influence motor test performance of fourth grade pupils?

2014· article· en· W2120527403 sur OpenAlexaff
Nick Wattie, Maike Tietjens, Jörg Schorer, Marie-Christine Ghanbari, Bernd Strauß, Ilka Seidel, Joseph Baker

Notice bibliographique

RevueEuropean Physical Education Review · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChildren's Physical and Motor Development
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesMinistry of Culture and Sport
Mots-clésSprintQuartileStatistical significancePsychologyPhysical educationJumpingTest (biology)Analysis of varianceMotor skillMulti-stage fitness testBalance testBalance (ability)Long jumpDemographyPhysical fitnessPhysical therapyJumpMedicineDevelopmental psychologyMathematicsConfidence intervalStatisticsMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of the current study was to explore relative age’s influence on physical and motor tests among fourth grade children (9 to 10 years) from Germany. Data from 1218 children (49% female) who had performed the German Motor Ability Test (Bös et al., 2009) were analysed. The test battery, which was comprised of physical and motor tests, included 20 m sprint, balance backwards, jumping sideways, stand and reach, push-ups, sit-ups, standing broad jump, and six-minute run. Analyses of variance only revealed statistically significant effects for height, weight, and 20 m sprint time ( p < .01) among boys, with relatively older boys performing better than relatively younger boys. For the girls, the only significant difference between quartiles was for height ( p < .01), with the oldest quartiles being taller than the younger quartiles. These results may have implications for statistical vs. practical significance, sampling, and how youth are evaluated in physical education classes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,280 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations13
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Physical Education ReviewMême sujetChildren's Physical and Motor DevelopmentTravaux en français237 207