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Enregistrement W3178586560 · doi:10.4000/ejrieps.6375

Cadre d’analyse des facteurs qui caractérisent une perception positive de l’activité physique chez les élèves du primaire

2021· article· fr· W3178586560 sur OpenAlexaff
Jolaine Désautels, Sylvie Beaudoın, Sylvain Turcotte

Notice bibliographique

RevueEjournal de la recherche sur l intervention en éducation physique et sport -eJRIEPS · 2021
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPsychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les interventions en milieu scolaire doivent favoriser le développement d’une perception positive (PP) de l’activité physique (AP) chez les élèves pour avoir des répercussions à long terme sur leur mode de vie actif. Toutefois, les perceptions des élèves en lien avec l’AP sont sous-représentées dans la littérature scientifique et plus particulièrement lors du déploiement des interventions en milieu scolaire primaire. Cet article a donc pour but de présenter : (1) les facteurs qui caractérisent une PP de la pratique d’AP chez les élèves du milieu scolaire primaire et (2) de modéliser un cadre d’analyse permettant de catégoriser ces facteurs. Une recherche documentaire a été menée afin d’identifier les facteurs qui caractérisent une PP de l’AP chez les élèves du primaire en plus d’élaborer un cadre d’analyse. Les résultats mettent en évidence 24 facteurs caractérisant une PP de l’AP chez les élèves du primaire. Ces facteurs sont présentés dans un cadre d’analyse élaboré à partir du modèle socio-écologique de McLeroy et al. (1988). Ce cadre d’analyse est pertinent pour identifier, décrire et caractériser les perceptions des élèves dans le contexte où des stratégies d’intervention visant à augmenter leur niveau d’AP sont mises en place en milieu scolaire.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,353
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,302 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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