Individual, school and natural environment influences on children with motor coordination problems: The Peruvian Health and Optimist Growth Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study investigates the interplay between individual and natural environments, as well as the effects of school characteristics, on Peruvian children and adolescents’ gross motor coordination (GMC) problems. The sample comprises 7401 participants (4121 girls) aged 6–14 years from three geographical regions: sea-level, Amazon and high-altitude. GMC categories (normal and with problems) were defined from the KörperkoordinationsTest für Kinder test battery. Stunting (height-for-age) and nutritional status (BMI-for-age) were obtained from WHO Growth Standards. Biological maturation was estimated, and physical fitness was measured. School context information was obtained from an objective audit. Logistic multilevel analysis was used. Results showed a high prevalence of GMC problems in Peruvian youth. Sex, age, geographical area of residence, biological maturation, nutritional status, stunting and physical fitness were important predictors of GMC problems. Moreover, there was an interaction between age, sex, and geographical area showing that girls, older subjects, and those from sea level regions were more likely to display GMC problems. The school context was less important in predicting GMC problems than the interplay between individual characteristics and the natural environment. The early identification as well as educational and pediatric care interventions are of utmost importance to reduce GMC problems among Peruvian children and adolescents.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».