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Enregistrement W3089549763 · doi:10.1123/jsep.2019-0155

Perceptions of Ability Mediate the Effect of Motor Coordination on Aerobic and Musculoskeletal Exercise Performance in Young Children at Risk for Developmental Coordination Disorder

2020· article· en· W3089549763 sur OpenAlexaff
Tuyen D. Le, Jeffrey D. Graham, Sara King‐Dowling, John Cairney

Notice bibliographique

RevueJournal of Sport and Exercise Psychology · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChildren's Physical and Motor Development
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMotor coordinationPsychologyAnaerobic exerciseTest (biology)Motor skillPerceptionMovement assessmentAerobic exercisePhysical therapyVertical jumpDevelopmental psychologyCohortPhysical medicine and rehabilitationJumpMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the effects of perceptions of motor abilities on aerobic and musculoskeletal exercise performance in young children at risk for developmental coordination disorder (rDCD). The participants (N = 539) were part of a larger cohort study, the Coordination and Activity Tracking in Children (CATCH) study. The Movement Assessment Battery for Children (2nd Edition) was used to determine rDCD children. Perceptions of motor abilities were measured by the Perceived Efficacy and Goals Setting system. Aerobic exercise performance was measured using the Bruce Protocol treadmill test, and musculoskeletal exercise performance was assessed using the standing long jump and the Wingate Anaerobic test. The rDCD children reported lower Perceived Efficacy and Goals Setting scores and performed worse on all exercise performance measures. Perceptions of ability also mediated the relationship between developmental coordination disorder and each exercise performance test. It is concerning that children with low motor coordination report lower perceptions of ability even at a very young age.

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)0,001
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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