The Impact of an After-School Physical Activity Program on Children’s Physical Activity and Well-Being during the COVID-19 Pandemic: A Mixed-Methods Evaluation Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: This study evaluated the impact of the Build Our Kids’ Success (BOKS) after-school program on children’s physical activity (PA) and well-being during the COVID-19 pandemic. Methods: Program leaders, children, and their parents were recruited from after-school programs in Nova Scotia, Canada, that delivered BOKS programming in Fall 2020. After participating, Grade 4–6 children (n = 14) completed the Physical Literacy Assessment for Youth Self (PLAYself), Physical Activity Questionnaire for Older Children (PAQ-C), the Physical Activity Enjoyment Scale (PACES), and 5 National Institutes of Health (NIH) Patient-Reported Outcomes Measures Information System (PROMIS) scales. Children (n = 7), parents (n = 5), and program leaders (n = 3) completed interviews, which were analyzed for themes inductively. Results: The average PAQ-C score was 2.70 ± 0.48, PLAYself was 68.23 ± 13.12, and PACES was 4.22 ± 0.59 (mean ± SD). NIH PROMIS scores were below standard means (cognitive function, family relationships) or within normal limits (peer relationships, positive affect, and life satisfaction). A thematic analysis of interviews revealed that children’s PA levels were impacted by the pandemic and that BOKS positively impacted children’s physical well-being and integrated well with school-based activities. Conclusions: Participation in BOKS provided an overall positive experience and may have mitigated COVID-19-related declines in PA in well-being. The results of this evaluation can inform future physically-active after-school programming.
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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 | 0,019 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».