Exploring the world of active play: A comprehensive review of global surveillance and monitoring of active play based on the global matrix data
Notice bibliographique
Résumé
A valid assessment tool that measures active play is not yet available due to the sporadic and spontaneous nature of play, as well as the potential differences in how active play is understood and measured across different age groups, cultures, and contexts. The purpose of this review was to identify the scope and gaps in the measurement of active play based on data gathered from 68 countries that participated in the Global Matrix (GM) initiative, led by the Active Healthy Kids Global Alliance (AHKGA). GM is the global-level, biennial evaluation system of physical activity related behaviors among children and youth, including the Active Play indicator, and the sources of influence using letter grades (ranging between "A" and "F"). Based on the identified scope and gaps, this study offers recommendations for future research dedicated to the measurement/surveillance of active play. Out of the 68 countries involved in the previous GM (2014-22), 55% of the grades remained unassigned due to insufficient data on the Active Play indicator. The high number of unassigned grades, combined with the absence of valid measurement tool, highlight a need for a standardized measurement tool for improved global data generation of active play among children and youth. Our findings emphasize the need to address challenges in measuring active play. This review offers future considerations, research recommendations specific to the GM initiative, and two sets of age- and location-specific (indoor and outdoor settings) questionnaire items along with guidelines for its use. Together, these elements provide a roadmap for guiding future research and evaluation efforts on active play.
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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 | 0,011 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».