A Narrative Review of Motor Competence in Children and Adolescents: What We Know and What We Need to Find Out
Notice bibliographique
Résumé
Lack of physical activity is a global public health problem causing not only morbidity and premature mortality, but it is also a major economic burden worldwide. One of the cornerstones of a physically active lifestyle is Motor Competence (MC). MC is a complex biocultural attribute and therefore, its study requires a multi-sectoral, multi-, inter- and transdisciplinary approach. MC is a growing area of research, especially in children and adolescents due to its positive association with a plethora of health and developmental outcomes. Many questions, however, remain to be answered in this field of research, with regard to: (i) Health and Developmental-related Associations of MC; (ii) Assessment of MC; (iii) Prevalence and Trends of MC; (iv) Correlates and Determinants of MC; (v) MC Interventions, and (vi) Translating MC Research into Practice and Policy. This paper presents a narrative review of the literature, summarizing current knowledge, identifying key research gaps and presenting questions for future investigation on MC in children and adolescents. This is a collaborative effort from the International Motor Competence Network (IMCNetwork) a network of academics and researchers aiming to promote international collaborative research and knowledge translation in the expansive field of MC. The knowledge and deliverables generated by addressing and answering the aforementioned research questions on MC presented in this review have the potential to shape the ways in which researchers and practitioners promote MC and physical activity in children and adolescents across the world.
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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 | 0,003 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».