Four domains for development for all (4D4D4All): A holistic, physical literacy framework
Notice bibliographique
Résumé
People participate in many different types of physical activity, both daily and across their life span, but research on human movement is often siloed by type (sport, exercise, active transportation, etc.). Models developed for understanding participation in specific types of physical activity remain useful in those contexts, but are insufficient for describing, explaining, or enhancing movement at the individual or societal level. Physical literacy has the potential to serve this purpose, but its current application does not fulfill its potential for holistic and inclusive promotion of movement. This paper therefore introduces a new framework for physical literacy, Four Domains for Development for All (4D4D4All). This framework highlights the interrelations among the physical, psychological, social, and creative aspects of movement, and emphasizes how development across all four domains can be supported through the interrelations of individuals and their contexts. In this paper, we introduce the 4D4D4All framework and present ideas for its application in research and practice. Specifically, this individualized, holistic, and inclusive approach to physical literacy is an alternative to models that emphasize the production of podium-driven athletes or focus on meeting physical activity guidelines, and is therefore better suited to facilitate the development of flourishing active people.
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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 | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,015 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».