Healthy body, healthy mind: Long-term mutual benefits between classroom and sport engagement in children from ages 6 to 12 years
Notice bibliographique
Résumé
Past research suggests that the relationship between health and schooling is axiomatic. Physical activity, including sport participation, putatively facilitates school performance. However, the direction of this link lacks clarity. We examine the mutual links between sport and classroom engagement in 452 boys and 514 girls from ages 6 to 12 years. Participants are from the Quebec Longitudinal Study of Child Development, a prospective-longitudinal birth cohort. First, trajectories of classroom engagement from ages 6 to 10 years, assessed by teachers, were generated using latent class analysis. Second, analyses of covariance (ANCOVAs) compared leisure time physical activity, self-reported by children at age 12 years, across trajectories of classroom engagement. Third, ANCOVAs compared classroom engagement, measured by teachers at age 12 years, across trajectories of extracurricular sport between ages 6 to 10 years. We identified two classroom engagement trajectories: 'High' (77%) and 'Moderate' (23%). For girls, being in the 'High' trajectory predicted significantly higher levels of physical activity (F(1, 966) = 5.21, p < .05). For boys, being in the 'Consistent participation' extracurricular sport trajectory predicted significantly higher levels of classroom engagement (F(1, 966) = 6.29, p < .05). Our analyses controlled for pre-existing individual and family factors. Our findings suggest that sport participation and engaged classroom behavior positively influence each other during childhood. They support the pertinence of investing financial resources in youth intervention so that children can develop their potential both in sporting contexts and in the classroom to foster optimal growth and development.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».