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Enregistrement W4379929366 · doi:10.1353/jaie.2019.a798576

Improving Kindergarten and Grade One Indigenous Students' On-Task Behavior With the Use of Movement Integration

2019· article· en· W4379929366 sur OpenAlexaboutno aff
Serene Kerpan, M. Louise Humbert, Carol D. Rodgers, Alexandra L. Stoddart

Notice bibliographique

RevueJournal of American Indian Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChildren's Physical and Motor Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMovement (music)Task (project management)PsychologyRepeated measures designIntervention (counseling)Class (philosophy)IndigenousDevelopmental psychologyComputer scienceMathematicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to examine the effect of movement integration on the on-task behavior, a facet of self-regulation, of Indigenous kindergarten and grade one participants at an on-reserve school in Canada. Movement integration is defined as opportunities that allow for increased physical activity among children during classroom time. Methods: This study utilized participatory action research methodology. Nine <i>(n</i> = 9) kindergarten and grade one Indigenous students participated in this study. The repeated measures design used had a within subjects factor with four levels. For one-week participants' on-task behavior was measured without the use of movement integration during class time. For the subsequent two weeks on-task behavior was measured during class at two time points, before movement integration and after movement integration. Results: A two way [time (pre-lesson vs. post-lesson) x period (active lesson vs. non-active lesson)] repeated measures ANOVA revealed a significant time x period interaction [F(1, 8) = 36.77, <i>p &lt;</i>. 001, Partial η2 = 0.821], indicating that the movement integration intervention was effective in improving on-task behavior for the participants. Conclusion: Incorporating movement integration may be an effective way to improve the on-task behaviors of children in their first years of elementary school.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,543
Score d'incertitude au seuil0,262

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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