One Step Forward: Development of a Program Promoting Active School Transportation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physical activity promotes health and learning. However, up to 80% of the children in industrialized countries do not achieve the recommended level of daily physical activity. By encouraging children to use active school transportation (AST), it is possible to increase their overall physical activity. OBJECTIVE: The aim of this paper was to present the development of an AST intervention using Intervention Mapping (IM) to promote children's physical activity. METHODS: The principles of IM were applied to guide the development of the intervention. The process was divided into 3 phases. First, a literature review and collection of experiences of stakeholders were carried out to gain a broad perspective on the problem and possible solutions. Thereafter, an analysis of the critical environmental and behavioral factors affecting outcome was conducted, which guided the choice of tangible components of the intervention. Finally, a plan of evaluation and implementation was established. RESULTS: A structured program to increase AST among children was developed, consisting of 3 subsequent phases that are described in detail. Implementation took place, and evaluation of the intervention is being carried out. CONCLUSIONS: IM proved to be a valuable method to develop a structured AST intervention for children. By following the steps of the IM process, it became evident that empowerment and gamification are 2 promising avenues to consider when designing AST interventions in a school context. By engaging end users and including important agents, such as parents and teachers, who control the environmental factors, the possibility to design a sustainable program increases. In addition, gamification made it possible to integrate learning into AST, which could motivate schools to devote time and effort to implementing this program.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».