Les stratégies d’intervention pour aider les jeunes à gérer leur pratique d’activité physique. Une revue de la littérature
Notice bibliographique
Résumé
Les réflexions des dernières années sur la sédentarité juvénile ont mené à la mise en place de stratégies d’intervention (SI) dans les domaines scolaires, familiaux et communautaires. Ces stratégies sont apparues pertinentes pour outiller les jeunes à prendre en main leur pratique des activités physiques (PAP). Cette étude « narrative », vise à explorer les travaux relatifs aux SI qui visent à améliorer la PAP des jeunes (5 à 17 ans). Une recension a été conduite à partir de plusieurs bases de données (i.e., Google Scholar, Eric, Sport Discus, ProQuest) sur les trente dernières années pour mieux comprendre leur objectif et leur impact sur la PAP des jeunes. L’analyse de la littérature a permis de décrire les conditions dans lesquelles se sont développées les SI, de classer les SI utilisées par les chercheurs, de répertorier les principaux objectifs de recherche sur les SI et d’identifier les recommandations qui se dégagent pour l’implantation des futures SI. Ce travail offre une première organisation des connaissances sur les SI. Il a permis plus spécifiquement de mettre en évidence la grande diversité des SI, les contextes dans lesquels elles s’implantent ainsi que leur efficacité relative sur la PAP des jeunes et notamment à long terme.
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 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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».