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Enregistrement W4307883757 · doi:10.1186/s12889-022-14359-3

A mixed method investigation of teacher-identified barriers, facilitators and recommendations to implementing daily physical activity in Ontario elementary schools

2022· article· en· W4307883757 sur OpenAlexafffundabout
Lauren Martyn, Hannah Bigelow, Jeffrey D. Graham, Michelle Ogrodnik, Deborah Chiodo, Barbara Fenesi

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChildren's Physical and Motor Development
Établissements canadiensMcMaster UniversityBrock UniversityWestern University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésBiostatisticsThematic analysisDescriptive statisticsMedicineFidelityPhysical activityMedical educationIntrapersonal communicationQualitative researchPublic healthPsychologyNursingPhysical therapyInterpersonal communicationComputer scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Fewer than 17% of children worldwide are meeting the international recommendations for daily physical activity. Since most children are in school for the bulk of their day, the classroom has been identified as an ideal space to incorporate physical activity opportunities. In Ontario (Canada), the Daily Physical Activity (DPA) policy aims to ensure all elementary school children receive a minimum of 20 min of moderate to vigorous physical activity each school day during instructional time. However, a 2015 evaluation found that only half of Ontario teachers were meeting this expectation; this work advocated for additional research to monitor implementation and its predictors and to further identify fidelity recommendations. Thus, the current study investigated contemporary factors influencing DPA fidelity in Ontario elementary schools and provides teacher-identified recommendations to support DPA implementation. METHODS: The first part of the study was a quantitative approach surveying 186 elementary school teachers across Ontario. Descriptive statistics including frequencies and means were used to characterize barriers, facilitators, and recommendations to DPA implementation. Spearman's correlations were used to assess the relation between the likelihood of DPA implementation and intrapersonal factors of gender, teaching experience, prior DPA training and personal physical activity participation. The second part of the study consisted of a qualitative approach using teacher interviews to explore in-depth teachers' recommendations to support DPA implementation. A thematic analysis was used to analyze the transcripts and identify recommendations for DPA. RESULTS: Survey results showed that only 23% of teachers met the mandated 20 min of DPA per day. Barriers to implementation included space and time constraints, inadequate training, student behavioural issues and low self-efficacy. Gender, teaching experience and prior DPA training were not related to the likelihood of DPA implementation. Teachers who rated themselves as more physically fit were more likely to implement DPA. Teacher interviews elucidated key areas for improving DPA implementation including greater DPA training opportunities, resources, community partnerships, accountability and strategies that support school-wide implementation. CONCLUSION: The current study demonstrated that fidelity to the DPA policy in Ontario elementary schools is on the decline. This work highlights unique factors implicated in DPA fidelity and brings to the forefront teacher recommendations to improve DPA implementation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,935

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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