Relationship Between Body Composition and Physical Literacy in Chilean Children (10 to 16 Years): An Assessment Using CAPL-2
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The aim of this study was to evaluate the levels of physical literacy (PL) in school children (10 to 16 years) in Santiago, Chile, and to explore the relationship between PL and body mass index (BMI). In addition, gender and age differences were analyzed in relation to PL levels in a context where childhood obesity remains a public health challenge. Methods: A total of 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 and effect size were applied. Results: The results revealed a significant correlation between motivation for physical activity and gender, with boys showing higher levels of motivation than girls (χ² = 12.403, p < 0.006). In addition, an inverse relationship was observed between BMI and motivation (effect size = 0.198), suggesting that more motivated children tend to have a healthier BMI. Knowledge about physical activity increased with age (χ² = 60.460, p < 0.001) but did not have a significant influence on BMI. Conclusions: The findings highlight the need to design gender-specific interventions that enhance motivation as a key factor in promoting a healthy lifestyle and physical activity adherence. Public health strategies should include motivation-driven approaches to foster physical literacy and long-term engagement in physical activity, particularly for girls, to address pediatric health challenges in Chile. Public health policies should address these factors to improve pediatric health outcomes.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».