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Enregistrement W2157640748 · doi:10.5267/j.msl.2012.06.024

Effects of sport activities on increasing preschool children's creativity

2012· article· en· W2157640748 sur OpenAlexvenueno aff
Behrooz Jamali, Reza Kazemi, Mehdi Shahbazi

Notice bibliographique

RevueManagement Science Letters · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCreativity in Education and Neuroscience
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCreativityPsychologyDevelopmental psychologyMathematics educationSocial psychologyApplied psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Torrance tests of creative thinking have been widely used to measure the impact of different items such as creativity on different groups of children. In this study, we perform an empirical study to measure the effects of endurance, power-based and flexibility on a group of children's creativity, originality and flexibility. The study chooses a sample of 341 from 2978 preschool children and distributes a questionnaire among them where 153 were female and 188 of them were male. Cronbach alpha for creativity, originality and fluency were calculated as 0.814, 0.822 and 0.788, respectively. The results of our study indicate that there are some positive and meaningful relationship among three components of creativity, originality and fluency before and after accomplishing test. The impact of test was measured for three types of sport activities including endurance, power-based and flexibility tests. After applying 32 sessions of sporting games, flexibility games represent a mean value of 32.40, which is higher than the other two tests and it maintains meaningful value compared with two other sporting tests of endurance and power base tests.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,526

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations3
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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