Advancing the Debate on ‘Fitness Testing’ for Children: Perhaps We’re Riding the Wrong Animal
Notice bibliographique
Résumé
Assessment and evaluation are the cornerstones of the education and health fields. Assessment provides professionals with measures of educational achievement, health and functional status, and acts as an operational starting point for curricular and/or treatment planning and allows professionals to gain an understanding of the child to make informed decisions regarding education or treatment. Evaluation is woven into the fabric of North American schools, be it spelling tests, math tests, an evaluation of a child suspected of having a learning disability, or fitness testing in physical education class. There is little or no debate regarding the importance of assessment and evaluation in the cognitive domains in school (e.g., literacy and numeracy); however, assessment in physical education remains controversial. Physical and health education is mandated in most schools, just like spelling, math, science, and language arts; yet there is resistance to assessment in physical education. The purpose of this article is to further the debate surrounding fitness testing in schools.
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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 | 0,102 | 0,236 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,061 |
| Communication savante | 0,011 | 0,037 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,061 | 0,113 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».