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Enregistrement W2800694236 · doi:10.1177/0031512518773281

Skill-Based and Planned Active Play Versus Free-Play Effects on Fundamental Movement Skills in Preschoolers

2018· article· en· W2800694236 sur OpenAlexaff
Lindsay Roach, Melanie R. Keats

Notice bibliographique

RevuePerceptual and Motor Skills · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChildren's Physical and Motor Development
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttendancePsychological interventionIntervention (counseling)PsychologyMovement (music)Developmental psychologyControl (management)Computer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fundamental movement skill interventions are important for promoting physical activity, but the optimal intervention model for preschool children remains unclear. We compared two 8-week interventions, a structured skill-station and a planned active play approach, to a free-play control condition on pre- and postintervention fundamental movement skills. We also collected data regarding program attendance and perceived enjoyment. We found a significant interaction effect between intervention type and time. A Tukey honest significant difference analysis supported a positive intervention effect showing a significant difference between both interventions and the free-play control condition. There was a significant between-group difference in group attendance such that mean attendance was higher for both the free-play and planned active play groups relative to the structured skill-based approach. There were no differences in attendance between free-play and planned active play groups, and there were no differences in enjoyment ratings between the two intervention groups. In sum, while both interventions led to improved fundamental movement skills, the active play approach offered several logistical advantages. Although these findings should be replicated, they can guide feasible and sustainable fundamental movement skill programs within day care settings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,878
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,258 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations41
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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