Association between Physical Literacy and Self-Perceived Fitness Level in Children and Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physical fitness is considered a predictor of mortality and comorbidities resulting from physical inactivity in children and adolescents. Physical literacy provides a robust and comprehensive assessment of physical fitness. Thus, it is considered a crucial element for understanding children and adolescents' health status and their physical activity-related behaviours. Moreover, the self-perceived fitness should also be considered. Therefore, this study aims to analyse the relationship between physical literacy and self-perceived physical fitness in children and adolescents aged 8-12 years. METHODS: A single-measure cross-sectional study was conducted with 135 children and adolescents. Anthropometric measurements and the Canadian Assessment of Physical Literacy Development (CAPL-2) were applied. Descriptive statistics and correlations were calculated. The Fitness Perception Scale for Adolescents (FP VAS A) scale was also administered to assess participants' self-perceived fitness. RESULTS: Moderate significant correlations were found between "physical competence", "motivation and confidence", and the total CAPL-2 score with FP VAS A. CONCLUSIONS: The influence of motivation on self-perceived fitness has been demonstrated. Moreover, cardiorespiratory fitness could be considered one of the most relevant and influential factors in the total CAPL-2 score. It means that higher levels of self-perceived fitness would be associated with greater levels of physical literacy.
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 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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».