The Canadian Assessment of Physical Literacy: Development of a Model of Children’s Capacity for a Healthy, Active Lifestyle Through a Delphi Process
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.
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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 | 0,080 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».