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Enregistrement W4389237127 · doi:10.6007/ijarbss/v13-i11/19640

The Relative Age Effect on Physical Fitness among 12 Years Old Children in Malaysia

2023· article· en· W4389237127 sur OpenAlexaboutno aff
Mohamad Azri Ismail Ahmad, Siti Musliha binti Mat Rasid, Jeffrey Low Fook Lee, Mohd Izwan Shahril, Gunathevan Elumalai, Norlaila Azura Kosni

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Academic Research in Business and Social Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChildren's Physical and Motor Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)DemographyQuartileTest (biology)Multivariate analysis of varianceMedicineSprintMathematicsStatisticsPhysical therapyGeographyConfidence intervalBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to identify differences in fitness levels between children who are the same age but were born in different birth quartiles. 98 year six students (12 years old) from all around the state of Perak, boys and girls who do not have any unusual health conditions were used for the samples. Based on their quarter of birth, all children were divided into quarters: quarter 1 (q1: born between January and March), quarter 2 (q2: born between April and June), quarter 3 (q3: born between July and September), and quarter 4 (q4: born between October and December). Fitness tests will include body composition measurements (body weight, standing, and sitting heights, and arm span), standing broad jump test, sit and reach test, 30-meter sprint test, handgrip, step test, curl up test, stork stand test, and T-Test. The distribution of the participants was 98 children aged 12 years old (n =31 (31.6%), n = 27 (27.6%), n = 21 (21.4%) and n = 19 (19.4%)), from quarter 1, quarter 2, quarter 3 and quarter 4, respectively. A multivariate analysis of variance (MANOVA) was used to compare four birth quartiles on twelve physical fitness tests. The multivariate test of the differences among the four groups was significant, f(12,85)=.043, Roy’s Lambda = 0.272. Children born in the first quarter of the year were found to be more talented than those born in the last quarter.

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)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,214
Score d'incertitude au seuil0,395

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,366 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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