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Enregistrement W2147182525 · doi:10.1123/jpah.2011-0325

How to Motivate Childcare Workers to Engage Preschoolers in Physical Activity

2014· article· en· W2147182525 sur OpenAlexaffabout
Camille Gagné, Isabelle Harnois

Notice bibliographique

RevueJournal of Physical Activity and Health · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePhysical Education and Pedagogy
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTheory of planned behaviorPsychologyPhysical activityNorm (philosophy)Developmental psychologyIntervention (counseling)Social norms approachSocial psychologyVariance (accounting)Descriptive statisticsApplied psychologyControl (management)MedicinePerception

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Data available indicate that numerous childcare workers are not strongly motivated to engage children aged 3-5 in physical activity. Using the theory of planned behavior as the main theoretical framework, this study has 2 objectives: to identify the determinants of the intention of childcare workers to engage preschoolers in physical activity and to identify the variables that could be used to develop an intervention to motivate childcare workers to support preschoolers' physical activity. METHODS: 174 childcare workers from 60 childcare centers selected at random in 2 regions of Quebec completed a self-administered questionnaire assessing the constructs of the theory of planned behavior as well as past behavior, descriptive norm and moral norm. RESULTS: Moral norm, perceived behavioral control and subjective norm explained 85% of the variance in intention to engage the children in physical activity. CONCLUSIONS: To motivate childcare workers, it is necessary that they perceive that directors, children's parents and coworkers approve of their involvement in children's physical activity. In addition, their ability to overcome perceived barriers (lack of time, loaded schedule, inclement weather) should be developed. Access to a large outdoor yard might also help motivate childcare workers.

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)0,001
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 enseignants0,923
Score d'incertitude au seuil0,903

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,365 · 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

Citations24
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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