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Enregistrement W3023772872 · doi:10.1123/jmld.2019-0045

A Longitudinal Examination of the Accuracy of Perceived Physical Competence in Middle Childhood

2020· article· en· W3023772872 sur OpenAlexaffabout
Stephanie Field, Jeff R. Crane, Patti‐Jean Naylor, Viviene A. Temple

Notice bibliographique

RevueJournal of Motor Learning and Development · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChildren's Physical and Motor Development
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyCompetence (human resources)PerceptionDevelopmental psychologyAnxietySocial competenceGross motor skillMotor skillCognitionSocial changeSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Children who underestimate their physical abilities have lower motivation, higher anxiety, and lack of understanding as to why they may be succeeding or struggling in sports settings, which can result in withdrawal from physical activities. Theoretically, middle childhood is a time when perceptions of physical competence (PPC) become more accurate as children develop the cognitive capacity to interpret new sources of feedback and develop a realistic sense of their physical abilities. The purpose of this study was to investigate the extent to which accuracy of PPC changed from grade 2 to grade 4. Participants were 238 boys and girls (Mage = 7.8 yrs) from eight participating elementary schools in Victoria, British Columbia, Canada. The Test of Gross Motor Development–Second Edition was used to assess motor skills. PPC were assessed using the Pictorial Scale of Perceived Competence and Social Acceptance for Young Children (for grade 2) and the Self-Perception Profile for Children (for grades 3 and 4). Results revealed that participants who underestimated or overestimated their physical competence in grade 2 saw an improvement in accuracy, and, by grade 4, had similar accuracy scores to their peers who were considered ‘accurate’ estimators. These results reinforce theory that suggests PPC become more accurate in middle childhood.

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)0,007
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 enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,146

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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