Physical Literacy Competency Among Elementary and Middle School Children
Notice bibliographique
Résumé
Physical literacy addresses the ability, confidence and desire needed to optimize physical activity participation. Ability to perform, or competency in, fundamental movement skills, has not been recently evaluated among children in the United States, which is essential for identifying needs for intervention. PURPOSE: To compare physical literacy competency between sexes and age groups in children. METHODS: 288 children (134 males, 153 females; age 9±2 years; height 132±36 cm; mass 41±14 kg) from 6 schools volunteered to participate. Participants completed tasks in a randomized order to assess five domains of physical literacy competency: locomotor, running, balance, upper extremity (UE) and lower extremity (LE) object control. Trained raters evaluated competency using a standardized, valid and reliable assessment (PLAYfun; Canadian Sport for Life). Participants were divided into age groups (Elementary: grades K-4; Middle: grades 5-8). Competency on all tasks was measured using a 0-100 continuous scale. Total average score and domain average scores were compared between sexes and age groups using a multivariate analysis of variance (α<.05). RESULTS: There were no significant interactions between sexes and age groups (p>.05). Regardless of age, males demonstrated greater competency than females for overall score (mean±SE points: males=71.5±1.0, females=63.7±1.0; p<.001), running (males=75.4±1.8, females=63.72±1.80; p<.001), UE object control (males=73.32±1.71, females=56.4±1.7; p<.001), and LE object control (males=66.9±2.0, females=52.3±2.0; p<.001). Regardless of sex, Middle had greater competency than Elementary for overall score (Middle=62.2±1.0, Elementary=73.0±0.9; p<.001), locomotor (Middle=75.3±1.17, Elementary=65.0±1.3; p<.001), balance (Middle=77.4±1.3, Elementary=62.1±1.3; p<.001), UE object control (Middle=70.0±1.6, Elementary=59.8±1.8; p<.001), and LE object control (Middle=67.9±1.9, Elementary=51.2±1.8; p<.001). CONCLUSIONS: Sex differences in physical literacy are present among children in the United States, especially in tasks involving object control. Similarly, over 20% of children in middle school lack competency in object control tasks. These areas need to be addressed in order to optimize long-term physical activity.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».