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Enregistrement W2617823223

Running: How is it Taught and Evaluated in British Columbia Schools?

2018· article· en· W2617823223 sur OpenAlexaffvenueabout
Clare Louise Protheroe, Astrid M. De Souza, Kevin C. Harris, Victoria E. Claydon, Shubhayan Sanatani

Notice bibliographique

RevueUBC Faculty of Medicine medical journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensInternational Collaboration On Repair DiscoveriesSimon Fraser UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumGrading (engineering)Medical educationMedicinePopulationPsychologyPedagogyEngineeringEnvironmental health
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective Running is a simple and inexpensive exercise to maintain cardiovascular health. We aimed to evaluate the incorporation of running within the curriculum in British Columbian schools to determine whether students are effectively taught how to run to maintain an active lifestyle.Methods All 60 superintendents representing the school districts in British Columbia were contacted. They gave written approval for our research team to send a survey to schools within their districts. Teacher and student perspectives on running in middle and high schools were collected.Results Teachers (n=63) and students (n=597) would like more information on proper running form and the cardiovascular benefits associated with this exercise. There is inconsistency in reporting medical conditions, and it is not clear how grading is distributed fairly among all students (p<0.05).Conclusion There is a lack of education in schools on running. Improvements to the incorporation of running within the physical and health education curriculum may enhance student enjoyment and in turn help reduce sedentary behaviours and associated comorbidities in the general population.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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 enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,396

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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