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Enregistrement W2787263902

Exploring University-Based Physical Literacy Programming: Perspectives of Service Providers.

2018· article· en· W2787263902 sur OpenAlexaffabout
Christopher Borduas, Erin Cameron, Kyoung June Yi

Notice bibliographique

RevueRevue phénEPS / PHEnex Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInclusion and Disability in Education and Sport
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOperationalizationConceptualizationConstruct (python library)Transparency (behavior)Thematic analysisPsychologyMedical educationSociologyPedagogyPublic relationsQualitative researchComputer sciencePolitical scienceMedicineSocial science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Physical literacy (PL) has become a prominent concept in education and sport, particularly within Canada. While the term PL has been used for two decades, many researchers still operationalize the construct differently. Objective: The purpose of this study was to explore the experiences of those leading university-based PL programs in Canada. The objectives in this study were to gain insights into the: (1) approaches used for delivering PL programs; and (2) strengths/challenges of delivering university-based PL programs. Methods: Participants who were directly involved in PL programming at the post-secondary level were recruited for semi-structured one-on-one interviews. Data were analyzed using thematic analysis. Results/Discussion: Two main concepts were discovered: conceptualization and implementation. It became clear that the ideological origins of those developing and leading the programs played a crucial role in how PL is conceptualized. Lack of transparency in the theoretical underpinnings of PL has lead to differences in PL programs.

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)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,334
Score d'incertitude au seuil0,665

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0150,007
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeQualitatif
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'admission2
Résumé présentoui

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