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Enregistrement W2977677117 · doi:10.1123/jmld.2018-0058

Comparability of the Test of Gross Motor Development–Second Edition and the Test of Gross Motor Development–Third Edition

2019· article· en· W2977677117 sur OpenAlexaff
Stephanie Field, Christina B. Esposito Bosma, Viviene A. Temple

Notice bibliographique

RevueJournal of Motor Learning and Development · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChildren's Physical and Motor Development
Établissements canadiensUniversity of WinnipegUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGross motor skillPsychologyComparabilityTest (biology)Motor skillAnalysis of varianceDevelopmental psychologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When a test is revised, it is important that test users are made aware of the comparability of scores of the new and the original test. We examined how scores on the Test of Gross Motor Development–Second Edition (TGMD-2) and Test of Gross Motor Development–Third Edition (TGMD-3) compared among children in middle childhood. Participants were 270 children recruited in grade 3 (54% female; Mage = 8 years 6 months) and followed through grade 5. Participants completed the skills of both tests. Subtest scores were converted into percent of maximum possible (POMP) scores to facilitate comparison. Although similar, uniformly the TGMD-3 POMP scores were slightly lower. Repeated measures analyses of variance revealed that locomotor subtest scores derived from both tests improved from grade 3 to grade 5, as did TGMD-3 assessed ball skills. However, there was no difference in TGMD-2 assessed object control skills over time. It appears that under-contribution by the underhand roll suppressed the trajectory of improvement of TGMD-2 assessed object control skills. This finding supports the exclusion of the roll from the TGMD-3. The consistent pattern of sex-based differences in TGMD-2 object control skill and TGMD-3 ball skills reinforces the need for male and female norm-reference data for ball skills.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,236 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations26
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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