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Enregistrement W2540141507 · doi:10.1123/jmld.2016-0001

Fundamental Movement Skills in Children With and Without Movement Difficulties

2016· article· en· W2540141507 sur OpenAlexaff
Chantelle Zimmer, Kerri L. Staples, William J. Harvey

Notice bibliographique

RevueJournal of Motor Learning and Development · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChildren's Physical and Motor Development
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of ReginaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMovement assessmentPsychologyMotor skillMovement (music)Gross motor skillMovement controlDevelopmental psychologyPhysical medicine and rehabilitationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The performance of various fundamental movement skills is important for children with movement difficulties (MD) to be successful in physical education and play. The current study aimed to provide a detailed understanding of the aspects impaired in the performance of static and dynamic locomotor and object control skills among children with MD, identified with the Movement Assessment Battery for Children, relative to their same-aged peers without MD. Children, 7–10 years, were recruited from three elementary schools. Eighteen children with MD (mean age = 9.14 years, SD = 0.97) and 18 without MD (mean age = 9.12 years, SD = 0.97) participated in the study. Quantitative and qualitative aspects of their movement performance were assessed using the Test of Gross Motor Development (TGMD-2) and PE Metrics. Children with MD demonstrated significantly poorer performance than children without MD for locomotor skills on the PE Metrics and object control skills on both the TGMD-2 and PE Metrics. The findings of this study suggest that children with MD primarily demonstrate immature movement patterns, inefficient movement strategies, and impaired aspects of movement that impact their performance for dynamic object control skills.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,234 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations12
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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