Investigating the relationship between emotions and physical literacy in a quality physical education context
Notice bibliographique
Résumé
Affective experiences have been shown to influence attitudes and future behaviors related to physical activity, but no studies have related these experiences to physical literacy or examined affective experiences in quality physical education (QPE). The aim of this study was to describe emotions experienced in a QPE context and relate those emotions to students’ physical literacy and self-esteem. A cross-sectional study of 145 4th and 5th grade students was surveyed after a single PE class on their emotional experiences (positive emotions: pride, enjoyment, and relief; negative, emotions: shame, anger, and boredom; aggregate emotional experience as the sum of positive and negative emotions) physical literacy (self-description and movement valuation) and self-esteem. In this QPE context, 73% of students reported only positive emotions, 26% mixed positive and negative emotions and 1% expressed only negative emotions. Pride and enjoyment were strongly co-occurring (89%). Among students expressing mixed emotions, 90% still yielded positive aggregate emotional experiences. Positive emotions have significant ( p < 0.001), moderate to strong positive correlations with physical literacy (rho = 0.65 pride, 0.50 enjoyment) and self-esteem (rho = 0.48 pride, 0.38 enjoyment), and negative emotions have significant ( p < 0.001), moderate negative correlations with physical literacy (rho = −0.47 shame, −0.30 anger, −0.32 boredom) and self-esteem (rho = −0.33 shame, −0.29 anger, −0.21 boredom). This study reveals strong positive emotional responses by students in a purported QPE context. The presence of mixed emotions with net positive aggregate experiences highlights the importance of consideration of both negative and positive emotions in movement contexts. Affective states have been proposed as key elements of physical literacy, and this study supports this through valence matched associations between both positive/negative affect with physical literacy and self-esteem.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».