Influence of Body Composition on Physical Literacy in Spanish Children
Notice bibliographique
Résumé
Background: Childhood obesity is a major health challenge in modern societies; therefore, prevention and management policies are needed. This study aims to establish the level of Physical Literacy (PL) in overweight and non-overweight children in Extremadura (Spain), analysing the potential differences between them and exploring their relationships with body composition. Methods: A single-measure cross-sectional study was performed with 135 children, who were taken anthropometric measurements and administered The Canadian Assessment of PL Development (CAPL-2) to assess their level of PL. The CAPL-2 covers four domains and participants to be classified into four levels: beginning, progressing, achieving, and excelling. Statistical analysis included descriptive and correlations. Results: Significant differences between overweight and non-overweight participants were found. Non-overweight participants had higher scores in all the domains included in PL, with the PL level of overweight children mainly being in the two lowest levels. Inverse correlations between body composition variables and PL in all domains (r from −0.223 to −0.507) were found, except for the knowledge domain. Conclusions: Most of the non-overweight children had higher levels of PL than their overweight counterparts. The PL of overweight children was significantly lower compared to non-overweight children. Healthier body composition values were associated with a better PL.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».