Classroom Activity Breaks Improve On-Task Behavior and Physical Activity Levels Regardless of Time of Day
Notice bibliographique
Résumé
Classroom physical activity breaks (CAB) are beneficial for increasing children’s physical activity (PA) levels as well as the amount of time spent being on-task within the classroom. Purpose: To examine the effect of CAB at different times within the school day on on-task behavior and PA levels in primary school (grade 1–3) children. Methods: Thirty-five children (6 ± 1 y, 22 = male, 13 = female) participated in four conditions in a randomized order: morning (AM), afternoon (PM), morning and afternoon (BOTH), and no CAB (CTRL). CAB followed a traditional Tabata format of 20 s work and 10 s rest repeated 8 times for a total of 4 min. PA levels were monitored (accelerometry). On-task behavior and three types of off-task (motor, verbal, passive) were recorded following each CAB (mobile application). Results: When compared to control, AM, PM, and BOTH increased on-task behavior AM: Δ10.4%, PM: Δ10.5%, BOTH: Δ14%; p < .001). AM was most beneficial for reducing off-task motor (Δ-6.5%) and off-task verbal (Δ-3%) behavior, while PM was most beneficial for reducing off-task passive (Δ-9%) behavior. These effects were greatest in those students demonstrating higher amounts off-task behavior during CTRL (r > 0.67, p < .001). Students achieved an additional 8.4 (p = .070; d = 0.93), 12.2 (p < .001, d = 0.49), and 6.3 min (p = .09, d = 0.47) of moderate-vigorous physical activity (MVPA) over 24 h following a CAB vs CTRL in AM, PM, and BOTH, respectively. Additionally, performing any of the CAB conditions increased the number of steps taken during the school day by an average of 2007 steps (p < .009). Conclusion: Overall, these results demonstrate that CAB improve both on-task behavior and PA levels, regardless of time of day. However, performing two CAB (BOTH) is recommended to derive the greatest improvements in on-task behavior across the school day.
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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 | 0,001 | 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 ».