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Enregistrement W4395012664 · doi:10.1080/10413200.2024.2342323

Four domains for development for all (4D4D4All): A holistic, physical literacy framework

2024· article· en· W4395012664 sur OpenAlexafffund
Jennifer P. Agans, Melanie I. Stuckey, John Cairney, Dean Kriellaars

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Sport Psychology · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChildren's Physical and Motor Development
Établissements canadiensUniversity of ManitobaNational Circus School
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyHolistic educationLiteracyPhysical educationDevelopmental psychologyMathematics educationPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,765
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,343 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations18
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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