Investigating the direct and indirect effects of a school-based leadership program for primary school students: Rationale and study protocol for the ‘Learning to Lead’ cluster randomised controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Leadership is a valuable skill that can be taught in school, and which may have benefits within and beyond the classroom. Learning to Lead (L2L) is a student-led, primary school-based leadership program whereby older 'peer leaders' deliver a fundamental movement skills (FMS) program to younger 'peers' within their own school. AIM: The aims of the study are to determine the efficacy of a peer-led FMS intervention on: (i) peer leaders' (aged 10 to 12 years) leadership effectiveness (primary outcome), leadership self-efficacy, well-being, and time on-task in the classroom; (ii) peers' (aged 8 to 10 years) physical activity levels, actual and perceived FMS competency, cardiorespiratory fitness, muscular power, and executive functioning; and (iii) teachers' (referred to as 'school champions') work-related stress and well-being. METHOD: L2L will be evaluated using a two-arm parallel group cluster randomised controlled trial. Twenty schools located within a two-hour drive of the University of Newcastle, Australia will be recruited. We will recruit 80 students (40 peer leaders and 40 peers) from each school (N = 1,600). L2L will be implemented in three phases: Phase 1 -school champions' training via a professional learning workshop; Phase 2 -school champions' delivery of leadership lessons to the peer leaders; and Phase 3 -peer leaders' delivery of the FMS program to their younger peers. The FMS program, consisting of 12 x 30-minute lessons, will be delivered over the course of one school term (10 weeks). Study outcomes will be assessed at baseline (between mid-March to June, Terms 1 and 2), intervention end (mid-August to September, Term 3), and follow-up (November to mid-December, Term 4. This trial was prospectively registered on the Australian New Zealand Clinical Trials Registry (ANZCTR); registration number: ACTRN12621000376842.
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 | 0,050 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,006 |
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 ».