Understanding the implementation of a daily physical activity program in elementary schools
Notice bibliographique
Résumé
With more than one-quarter of Canadian children considered overweight or obese (Active Healthy Kids Canada, 2013), there is little debate that reducing childhood obesity should be prioritized. A commonly accepted lifestyle change is increasing physical activity levels. As children spend the majority of their waking hours in school (Hills et al., 2007), a frequently utilized method for increasing physical activity is daily, structured programs during classroom instructional times. Though these programs have had some success, there is resistance to their implementation as the programs are perceived to detract from regular teaching time and academic achievement (Vazou et al., 2012), despite the fact that improvements in children’s aerobic fitness appears to result in higher academic achievement and cognitive control (Chaddock et al., 2011). Our purpose was to understand the benefits and challenges of one such daily physical activity program (20 minutes per day) in Ontario schools from a third-party perspective. Participants (N = 9) were university students who completed internships at elementary schools. These university students entered their assigned schools and taught daily physical activity to the students. Participants were interviewed before and after their internships, and asked about their perspectives on the benefits and challenges of daily physical activity in schools. Through inductive coding, several main themes emerged from the interviews related to daily physical activity benefits (e.g., increased activity, academic improvement, developing social skills), barriers (e.g., space, time, weather), and facilitators/recommendations (e.g., teacher education, formal structure, prioritization). Herein, we present these main themes, and discuss their potential implications.
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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 | 0,012 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».