The concurrent and predictive validity of a tool to measure strength engagement during inclusive equestrian vaulting
Notice bibliographique
Résumé
Participation in muscle strengthening activities is a less examined component of public health physical activity guidelines for children and youth compared to participation in physical activity. In part, the lack of focus on strength is associated with the difficultly of measuring strength activities during participation. The aim of this pilot study was to develop and provide evidence of the concurrent and predictive validity of the Strength Observation during Vaulting (SOV) tool. Six female youth (4 with a disability and 2 without a disability) ranging in age from 11 – 22 years (Mage = 14.2 y, SD = 4.0) participating in a 5-day inclusive equestrian vaulting camp were recruited. Participants completed three measures of strength, and video of vaulters engaging in camp activities was coded using the System for Observing Fitness Instruction Time (SOFIT) and SOV tools. From a linear regression model (significant p = .020), the three measures of strength accounted for 98.7% of the shared variance with time spent in SOV levels 4 and 5. Bivariate correlation coefficients comparing SOV levels 4 and 5 and moderate-vigorous physical activity (MVPA) from SOFIT were r = .73 for all contexts, r = .89 for floor-work, r = .64 for barrel vaulting, r = .76 for horse vaulting, and r = .81 for stable chores. The predictive and concurrent validity of the SOV tool was more than adequate. Based on these results, the systematic observation is a feasible approach to assess engagement in strength activities during vaulting.
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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 | 0,008 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».