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Enregistrement W4313816360 · doi:10.3390/ijerph20021049

Pre-Service Teachers’ Perceptions of and Experiences with Classroom Physical Activity

2023· article· en· W4313816360 sur OpenAlexafffundabout
Hannah Bigelow, Barbara Fenesi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChildren's Physical and Motor Development
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research CouncilSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésFidelityPerceptionService (business)Medical educationPhysical educationPsychologyMental healthPhysical activityWork (physics)MedicineEngineeringPhysical therapyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Physical inactivity is one of the most modifiable factors linked to childhood obesity. Several Canadian provinces adopted daily physical activity (DPA) policies to promote physical activity during the school day. In Ontario, only 23% of in-service teachers meet DPA mandates. Promoting DPA implementation must occur at the pre-service level to foster self-efficacy and create long-term teaching habits. This study surveyed 155 pre-service teachers from an Ontario university to determine key perceptions and practices that should be targeted during their educational training to improve DPA fidelity. Findings revealed that over 96% of pre-service teachers viewed physical activity as beneficial for their own and their students mental and physical health, and as much as 33% received no education or training related to DPA. Pre-service teachers valued DPA more if they had opportunities to learn about and observe DPA during school placements. Pre-service teachers were more confident implementing DPA if they were more physically active, viewed themselves as more athletic, and had more positive physical education experiences. This work brings to the forefront important factors that could contribute to DPA implementation among in-service teachers and highlights target areas at the pre-service level for improved fidelity.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,299
Score d'incertitude au seuil0,594

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,342 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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