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Enregistrement W2811159276 · doi:10.1186/s12889-018-5720-2

School and classroom effects on Daily Physical Activity (DPA) policy implementation fidelity in Ontario classrooms: a multi-level analysis

2018· article· en· W2811159276 sur OpenAlexafffundabout
Kenneth R. Allison, Anne Philipneri, Karen Vu‐Nguyen, Heather Manson, John J. M. Dwyer, Erin Hobin, Bessie Ng, Li Ye

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePhysical Education and Pedagogy
Établissements canadiensUniversity of GuelphRegional Municipality of DurhamPublic Health OntarioToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesMinistère de l’Éducation, Gouvernement de l’OntarioOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésFidelityBiostatisticsInclusion (mineral)Logistic regressionChristian ministryMedical educationSample (material)Mathematics educationMedicinePsychologyPublic healthNursingComputer scienceSocial psychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This paper examines school and classroom effects on Daily Physical Activity (DPA) policy implementation in classrooms in Ontario, Canada. In 2005 the Ontario Ministry of Education mandated a policy requiring school boards to "ensure that all elementary students, including students with special needs, have a minimum of twenty minutes of sustained MVPA each school day during instructional time". Based on an adaptation of Chaudoir's conceptual framework, this paper contributes to understanding the extent to which school factors (as reported by administrators) and classroom factors (as reported by teachers) are associated with policy implementation fidelity at the classroom level. METHODS: Cross-sectional online surveys were conducted in 2014 with elementary school administrators and teachers, based on representative random samples of schools and classrooms. A measure assessing implementation fidelity was developed from the six required components of the policy and for this paper fidelity at the classroom level is treated as the outcome variable. Several school- and classroom-level measures were also included in the surveys and a number of these were selected for inclusion here. Data from the two surveys were merged and selected variables were included in the multi-level analysis. Two-level logistic regression models were conducted to account for nesting of classrooms within schools and a series of models were conducted to identify factors associated with implementation fidelity. RESULTS: The analytic sample for this study included 170 school administrators and 307 classroom teachers from corresponding schools. Findings from the multi-level logistic regression analyses indicated that only classroom/teacher-level factors were significantly associated with implementation fidelity at the classroom level. None of the school/administrator predictors were significantly related to fidelity. The most parsimonious model included five significant classroom/teacher predictors: teachers' perception of DPA as realistic and achievable; confidence (self-efficacy); scheduling DPA in timetables; lack of space; and lack of time. CONCLUSIONS: Findings from the study indicate the theoretical and practical importance of addressing classroom and teacher factors since they are most proximal to implementation fidelity to the policy. Several of these factors also reflect complex structural and organizational contexts, indicating that a systems approach to understanding and supporting DPA implementation fidelity is warranted.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,471
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,232
Tête enseignante GPT0,535
Écart entre enseignants0,303 · 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.

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

Citations12
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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