Physical Literacy and Resilience in Children and Youth
Notice bibliographique
Résumé
Background There is growing interest in the relationship between physical and psychosocial factors related to resilience to better understand the antecedents of health and successful adaptation to challenges in and out of school, and across the lifespan. To further this understanding, a trans-disciplinary approach was used to investigate the association between the multidimensional constructs of physical literacy and resilience in children at a key stage in their development. Methods Cross-sectional data were collected from 227 school children aged 9-12 years old from five schools in [blinded]. Resilience was measured using the Child and Youth Resilience Measure, and physical literacy through the Physical Literacy Assessment for Youth tools. Data were provided by self-report, surrogate assessors of the child (physical education teachers and parents), and trained assessors for movement skills. These data were analysed using correlation and logistic regression. Results Resilience was significantly correlated with numerous indicators of physical literacy, including movement capacity, confidence, and competence, environmental engagement, and overall perceptions of physical literacy. Regressions indicated that resilience could be predicted by movement confidence and competence, environmental engagement, and overall physical literacy. Conclusions The findings of this study, using a constellation of sources, provide foundational evidence for the link between resilience and physical literacy among children, encouraging the importance of physical literacy development in schools. Longitudinal studies are required to further examine this relationship and how these previously unrelated fields may work together for a richer understanding of the interplay between the physical and psychological determinants of well-being.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».