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Enregistrement W2130300216 · doi:10.1186/1479-5868-9-26

Gender, perceived competence and the enjoyment of physical education in children: a longitudinal examination

2012· article· en· W2130300216 sur OpenAlexafffund
John Cairney, Matthew Kwan, Scott Velduizen, John Hay, Steven R. Bray, Brent E. Faught

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePhysical Education and Pedagogy
Établissements canadiensBrock UniversityCentre for Addiction and Mental HealthMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMcMaster University
Mots-clésPsychologyCompetence (human resources)Developmental psychologyLongitudinal studyPsychological interventionCohortPhysical educationSocial psychologyMedicinePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The current study examined associations between gender, perceived athletic competence, and enjoyment of physical education (PE) class over time in a cohort of children enrolled in grade four (ages 9 or 10) at baseline (n = 2262). METHODS: We assessed each student 5 times over a period of 2 years. We used mixed effects modeling to examine change over time in enjoyment of PE. RESULTS: Enjoyment of PE declined among girls but remained constant among boys. Higher levels of perceived competence were associated with higher PE enjoyment. A 3-way interaction between gender, competence, and time revealed that PE enjoyment was lowest and declined most markedly among girls with low perceived athletic competence. Among boys with low competence, enjoyment remained at a consistently low level. CONCLUSIONS: Our results indicate that lower perceived athletic competence is associated with low enjoyment of PE, and, among girls, with declining enjoyment. Findings suggest that interventions in a PE context that target perceived competence should be considered in future work.

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)0,002
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,381 · 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

Citations307
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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