The Canadian Assessment of Physical Literacy: Development of a Model of Children’s Capacity for a Healthy, Active Lifestyle Through a Delphi Process
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Canadian Assessment of Physical Literacy (CAPL) was conceptualized as a tool to monitor children's physical literacy. The original model (fitness, activity behavior, knowledge, motor skill) required revision and relative weights for calculating/interpreting scores were required. METHODS: Nineteen childhood physical activity/fitness experts completed a 3-round Delphi process. Round 1 was open-ended questions. Subsequent rounds rated statements using a 5-point Likert scale. Recommendations were sought regarding protocol inclusion, relative importance within composite scores and score interpretation. RESULTS: Delphi participant consensus was achieved for 64% (47/73) of statement topics, including a revised conceptual model, specific assessment protocols, the importance of longitudinal tracking, and the relative importance of individual protocols and composite scores. Divergent opinions remained regarding the inclusion of sleep time, assessment/ scoring of the obstacle course assessment of motor skill, and the need for an overall physical literacy classification. CONCLUSIONS: The revised CAPL model (overlapping domains of physical competence, motivation, and knowledge, encompassed by daily behavior) is appropriate for monitoring the physical literacy of children aged 8 to 12 years. Objectively measured domains (daily behavior, physical competence) have higher relative importance. The interpretation of CAPL results should be reevaluated as more data become available.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle