Can the gender gap in object manipulation skills (OMS) be reduced in third graders
Notice bibliographique
Résumé
In general, boys are more proficient at OMS in childhood and adolescence (Barnett et al., 2010; Butterfield et al., 2012). Although it is recognized that girls often fall behind in terms of OMS development and participation in recreational activities (Sport for Life for Women and Girls, 2016), it is too often attributed to physiology and anatomy rather than educational support and developmentally appropriate programming. A 6 week intervention/program was designed specifically for girls to combine an inclusive, supportive and encouraging learning environment with multiple opportunities to develop, practice and refine OMS. This project used a 'pre-post test' methodology to evaluate change with the girls participating (within subject design), as well as the relative change compared to the boys in the same grade (between subjects design). The research team measured the acute impact of the all-girls OMS program as well as the retention levels by doing follow up measures 2 months after the intervention concluded. Validated product and process orientated motor proficiency measurement tools such as the Test of Gross Motor Development (TGMD-3) and the Bruininks-Oseretsky Test of Motor Proficiency (BOT-2) were utilized to ensure that any change was reliably measured. There were no significant differences between the genders at baseline. The girls showed a 21.4% improvement in OMS using the BOT2 and a 4.3% improvement when measured using the TGMD3. This study demonstrates that the gender gap in OMS can be reduced with an intentionally designed all-girls PE program taught by an elementary specialist.Acknowledgments: Alberta Government - Recreation & Physical Activity Division
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».