Reducing Key Barriers to Classroom Physical Activity Improves Implementation Fidelity in Ontario Elementary Classrooms
Notice bibliographique
Résumé
Background: Schools are the front lines of children’s physical activity. Students who participate in daily physical activity (DPA) within their classrooms show improved physical strength, physical fitness, academic success, and mental well-being. However, teachers face many barriers to DPA implementation. The current study evaluated whether providing a DPA toolkit that offers greater access to DPA resources and requires minimal training for teachers to implement could improve DPA implementation. Methods: A total of 343 teachers from Ontario, Canada, completed a pre-survey assessing DPA practices and were given access to a DPA toolkit containing easily accessible and usable DPA resources to implement between January and March 2023. A total of 142 participants completed the post-survey to assess for changes in DPA practice. Several repeated measures of ANOVA were conducted with a three-level factor of grade level (1–3, 4–6, and 7–8) and within the subject factor of time (pre- to post-survey) on key outcome variables. Results: Findings revealed that the DPA toolkit improved DPA fidelity (p = 0.007, η2p = 0.053) and promoted teacher confidence in implementing DPA (p < 0.001, η2p = 0.285) and enjoyment in implementing DPA (p < 0.001, η2p = 0.177). Many improvements were most prominent among teachers teaching grades 1–3 and 4–6. Conclusions: By providing teachers with adequate DPA resources that minimize teacher training, there can be significant improvements in DPA implementation with notable cognitive and psycho-emotional benefits for both teachers and students.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».