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Enregistrement W2999879168 · doi:10.1037/spq0000349

Online preschool teacher training to promote physical activity in young children: A pilot cluster randomized controlled trial.

2020· article· en· W2999879168 sur OpenAlexaff
Jessica A. Hoffman, Ellyn Schmidt, Diego Arguello, Mara Eyllon, Carmen Castaneda‐Sceppa, Gregory Cloutier, Charles H. Hillman

Notice bibliographique

RevueSchool Psychology · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChildren's Physical and Motor Development
Établissements canadiensHealth Sciences North
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsycINFORandomized controlled trialCluster randomised controlled trialPhysical activityPhysical therapyCluster (spacecraft)MedicineIntervention (counseling)PsychologyMEDLINENursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study tested the Wellness Enhancing Physical Activity in Young Children (WE PLAY) program, a 4-week online preschool teacher training, on children's moderate-to-vigorous physical activity (MVPA). In this cluster RCT, six Head Start preschools were randomized to an intervention and comparison group. Children's MVPA was measured using accelerometers at pre- and posttest. The magnitude of the difference in MVPA between groups at posttest was small, but in the expected direction: Δ min/hour = 1.60, 95% CI [-0.97, 4.18], p = .22, Cohen's d = 0.32. We observed a pre/post within group increase in average minutes per hour of MVPA in school with a medium effect size for the intervention group: Δ mean min/hour = 2.09, 95% CI [0.51, 3.67], p = .0096, Cohen's d = 0.42. An increase was not seen for the comparison group: Δ mean min/hour = 0.44, 95% CI [-0.70, 1.59], p = .45, Cohen's d = 0.07. WE PLAY children in 6 hr/day programs gained 63 min of MVPA per week in school, providing preliminary evidence of the benefits of WE PLAY on children's physical activity levels. WE PLAY deserves further testing with larger groups of children and teachers. (PsycINFO Database Record (c) 2020 APA, all rights reserved).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,304 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations39
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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