Associations between participation in a Physical Activity‐Based Positive Youth Development Program and Academic Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Physical activity-based positive youth development (PYD) programs offer asset building experiences to foster the overall well-being of youth. These programs have the potential to enhance success in other important contexts for children, such as school. However, rigorous examination of this potential impact is needed. METHODS: Propensity score matching was used to compare school outcomes among children who participated in a short, summer physical activity-based PYD program in the USA and children who were from similar backgrounds and from the same school district but did not attend the program. The sample included 149 pairs of students aged 7-12 years (M = 10.11, SD = 1.26) and, in each group, 62% were from ethnically diverse backgrounds, 38% were from primarily Caucasian backgrounds, and 80 were female and 69 were male, and birth years were equally distributed. Ordinal and logistic regression models were used to test for differences between standardized math and language arts test scores, excused and unexcused absences, and total suspensions and expulsions between the two groups. RESULTS: (1, N = 298) = 5.58, p = .02) respectively. No other significant differences were found. When using a more rigorous quasi-experimental and longitudinal design, participation in a PYD program predicted some but not all academic performance and behaviors. PYD programs may need to be designed to specifically nurture academic skills to consistently impact academic outcomes.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».