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Enregistrement W4402876625 · doi:10.20944/preprints202409.1708.v1

Relationship Between Body Composition and Physical Literacy in Chilean Children: An Assessment Using CAPL-2

2024· preprint· en· W4402876625 sur OpenAlexaboutno aff
Nicolás Muñoz-Urtubia, Alejandro Vega-Muñoz, Guido Salazar-Sepúlveda, Nicolás Contreras-Barraza, María Mendoza-Muñoz, Wladimir Ureta-Paredes, Remik Carabantes-Silva

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2024
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChildren's Physical and Motor Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComposition (language)PsychologyLiteracyDevelopmental psychologyPedagogyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: The aim of this study was to evaluate the levels of physical literacy (PA) in primary school children in Santiago, Chile, and to explore the relationship between PA and body mass index (BMI). In addition, gender and age differences were analyzed in relation to PA levels in a context where childhood obesity remains a public health challenge. Methods: 439 students in grades 5-8 were assessed using the Canadian Assessment of Physical Literacy - 2 (CAPL-2) questionnaire. Demographic variables (sex, age, and BMI) were correlated with levels of motivation to engage in physical activity and physical activity knowledge. Chi-square were applied with acceptable significance p<0.050 and good p<0.010. Results: The results revealed a significant correlation between motivation for physical activity and gender, with boys showing higher levels of motivation than girls. In addition, an inverse relationship was observed between BMI and motivation, suggesting that more motivated children tend to have a healthier BMI. Knowledge about physical activity increased with age, but did not have a significant influence on BMI. Conclusions: The findings highlight the need to design gender-specific interventions to promote PA and physical activity adherence, with motivation being a key factor in promoting a healthy lifestyle. Public health policies should address these factors to improve pediatric health in Chile.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,324 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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