Examining multi-sport programming for preschoolers: A case study
Notice bibliographique
Résumé
In 2017, 46% of preschool-aged children (3-4 years of age) participated in organized lessons, leagues, or team sports in Canada (ParticipACTION, 2018), reflecting an increase in structured sport programming for children in their early years. Alongside growing participation rates, continued attention has been given to the merits of early sport diversification (sampling), compared to single-sport participation (specialization) in child and youth sport research and practice (e.g., Cote et al., 2009; Jayanthi et al., 2013; Myer et al., 2016). The purpose of this exploratory case study was to gain understanding of a children's multi-sport (diversification promoting) program in Eastern Ontario geared specifically towards preschoolers. Data were collected through semi-structured interviews with four parents (3 mothers, 1 father; Mage = 35 years), four children aged 3-4 enrolled in a 4-month session, in addition to the program coach; six external researcher observations were also conducted. Thematic analysis (Braun & Clarke, 2006) revealed findings related to (a) the programming experience for preschoolers, (b) the program structure and philosophy as delivered by the coaches, and (c) the potential benefits of multi-sport programming for young children (related to accessibility, the development of sport competence, and life-skill acquisition). Results provide in-depth insight into the utility of multi-sport programming as viable early-years sport participation contexts, as well as address areas for improvement, particularly given the importance of quality early learning experiences in sport for long-term participation (Kirk, 2005). Study challenges and limitations related to engaging in research with young children are also discussed.Acknowledgments: This work was supported by Social Sciences and Humanities Research Council of Canada under Grant #435-2016-1630, as well as Ontario Graduate Scholars (OGS).
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 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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».