Framework for the design and delivery of organized physical activity sessions for children and adolescents: rationale and description of the ‘SAAFE’ teaching principles
Notice bibliographique
Résumé
The economic burden of inactivity is substantial, with conservative estimates suggesting the global cost to health care systems is more than US$50 billion. School-based programs, including physical education and school sport, have been recommended as important components of a multi-sector, multi-system approach to address physical inactivity. Additionally, community sporting clubs and after-school programs (ASPs) offer further opportunities for young people to be physically active outside of school. Despite demonstrating promise, current evidence suggests school-based physical activity programs, community sporting clubs and ASPs are not achieving their full potential. For example, physical activity levels in physical education (PE) and ASP sessions are typically much lower than recommended. For these sessions to have the strongest effects on young people's physical activity levels and their on-going physical literacy, they need to improve in quality and should be highly active and engaging. This paper presents the Supportive, Active, Autonomous, Fair, Enjoyable (SAAFE) principles, which represent an evidence-based framework designed to guide the planning, delivery and evaluation of organized physical activity sessions in school, community sport and ASPs. In this paper we provide a narrative and integrative review of the conceptual and empirical bases that underpin this framework and highlight implications for knowledge translation and application.
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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 | 0,038 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».