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Enregistrement W4393231310 · doi:10.3389/fspor.2024.1346802

Physical literacy, health and interactive aging: a position paper

2024· article· en· W4393231310 sur OpenAlexafffund
Rebecca Lloyd, Stephen J. Smith, Derya Sahingil

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sports and Active Living · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInclusion and Disability in Education and Sport
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPerspective (graphical)Context (archaeology)LiteracyHealth literacyPopulationPromotion (chess)GerontologyPosition paperAction (physics)PsychologyResource (disambiguation)Health promotionDevelopmental psychologySociologyMedicineHealth carePedagogyPolitical scienceComputer sciencePublic healthGeographyNursingDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Physical literacy (PL), a concept commonly associated with the early years, physical education, and youth sport development, can become a meaningful determinant of health and longevity for the adult and older adult population. A review of 55 recent publications from 2018 to 2023 that encompassed physical literacy conceptual frameworks, assessments, and intervention-based studies was undertaken through an heuristic inspired by the philosophy which gave birth to PL. With particular interest in how PL has evolved in response to the needs of an aging population, this position paper tracks a key shift in focus from the individual to the relational context. It references positive interaction and social participation in recent models as significant features of an across-the-lifespan PL perspective.The concluding position is that fostering joyful inter-action be at the heart of PL promotion, resource development and assessment practices, especially in the case of an aging population.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,325 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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