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Enregistrement W3048498291 · doi:10.3390/ijerph17165832

Stopping the Drop: Examining the Impact of a Pilot Physical Literacy-Based Intervention Program on Physical Activity Behaviours and Fitness during the Transition into University

2020· article· en· W3048498291 sur OpenAlexaff
Matthew Kwan, Jeffrey D. Graham, C. W. R. Healey, Natalie Paolucci, Denver M. Y. Brown

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChildren's Physical and Motor Development
Établissements canadiensMcMaster UniversityHealth Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCardiorespiratory fitnessIntervention (counseling)Physical activityRepeated measures designPsychologyGerontologyPhysical fitnessPhysical therapyDrop outAnalysis of varianceLiteracyMedicinePedagogyMathematicsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The move to university is a major life transition associated with precipitous declines in physical activity (PA). While it remains unclear how these declines can be best attenuated, the concept of physical literacy (PL) or enhancements of PL may be a promising modality to promote PA during life transitions. The purpose of the current study was to evaluate the impact of a pilot PL-based intervention on PA and fitness for students transitioning into university. Participants included 65 first-year students (Mage = 17.85 ± 0.51; n = 46 females), enrolled in a quasi-experimental study. Intervention participants (n = 26) participated in a 12-week novel movement skills program conducted in a group-based environment. Results from the 2 × 2 repeated measures ANOVA found moderate effects in the time by condition interaction F(1,56) = 2.70, p = 0.11, ηp2 = 0.08 for PA behaviors as well as for estimated cardiorespiratory fitness F(1,61) = 8.35, p = 0.005, ηp2 = 0.12. Findings from our pilot program suggest that PL may be an effective modality to help first-year university students maintain fitness and attenuate the declines in PA behaviors when transitioning into university. Similar trials with larger samples are required.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil0,232

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,332 · 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 tête enseignante, 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

Citations27
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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