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Enregistrement W4377241879 · doi:10.1177/08295735231173518

Motor Skills are More Strongly Associated to Academic Performance for Girls Than Boys

2023· article· en· W4377241879 sur OpenAlexaff
Eda Çınar, Caroline Fitzpatrick, Maíra Lopes Almeida, Chantal Camden, Gabrielle Garon‐Carrier

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of School Psychology · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChildren's Physical and Motor Development
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyGross motor skillDevelopmental psychologyMotor skillCognitive skillVocabularyCognitionAcademic achievementAssociation (psychology)NumeracyAttentional controlLiteracyNeurosciencePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated the contribution of fine and gross motor skills to academic and attentional performance at school entry among 832 boys and girls. Children were tested on their fine and gross motor skills (locomotor, object control) and their academic performance in receptive vocabulary, number knowledge, and attentional skills at 6 to 7 years old. Results from ordinary least square models adjusted for family income, maternal education attainment, and early cognitive skills at 41 to 48 months revealed that fine motor skills significantly predicted receptive vocabulary, number knowledge, and attention skills. The associations between fine motor skills with receptive vocabulary and attention were stronger for girls than boys. Better performance in locomotor also significantly predicted higher levels of receptive vocabulary while object control was positively associated with attentional skills among girls only. Children with better motor abilities, especially fine motor skills, are more likely to be successful in the areas requiring language, numeracy, and attentional skills. Thus, motor skills should be a focus of interest for increasing academic and attentional skills level at school entry, particularly in girls.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,518
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,298 · 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.

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

Citations19
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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