Child temperament and physical activity in young children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Children's temperament has been noted to influence their physical activity (PA) levels. Therefore, understanding the influence of temperament during the early years may be helpful for developing appropriate PA habits and tailoring interventions to align with different personality traits. OBJECTIVE: The purpose of this study was to examine the relationship between child temperament and objectively-measured PA in preschool-aged children. METHODS: Data were collected as part of the Supporting Physical Activity in the Childcare Environment (SPACE) and SPACE extension studies. Temperament data were collected using the validated Very Short Form of the Children's Behavior Questionnaire, which assessed three dimensions of temperament (i.e., surgency, negative affect and effortful control). Physical activity data were measured during childcare hours over the course of 5 days, using Actical® accelerometers. Total PA was summed, along with light and moderate-to-vigorous PA using age-specific cut-points. Three regression analyses were conducted to evaluate the prediction of PA by the dimensions of temperament. RESULTS: = 3.34 years, SD = 0.63) were retained for analyses, wearing an accelerometer an average of 7.21 h/day. Temperament significantly predicted all three PA levels (P < 0.05), with both negative affect and surgency being significantly associated with PA. CONCLUSION: Surgency is typified by a predisposition towards high activity levels; therefore, it is not surprising that it was the primary predictor of young children's PA. Future research may investigate methods of targeting PA interventions towards children with temperaments that may not predispose them to seeking out increased activity levels.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».