Tracking Physical Activity and Nutrition Policies and Practices in Early Childhood Education and Care: Five Years Post-Implementation of a Provincial-Level Active Play Standard
Notice bibliographique
Résumé
Background: Early childhood education and care (ECEC) settings are key for improving health behaviors, including physical activity (PA) and nutrition. In 2017, the province of British Columbia (BC) implemented a provincial-level Active Play policy supported by a capacity-building intervention. Significant improvements in all PA policies and practices and the majority of nutrition policies were observed post-implementation. The purpose of this study was to understand if PA and nutrition policies and practices were maintained at 5+ years post-provincial policy implementation. Methods: This study employed a repeated cross-sectional design to distribute surveys querying about PA and nutrition policies and practices to ECEC centers across BC at three time points: time 1, prior to implementation of the Active Play standard (2016–2017) and capacity-building intervention, time 2, 1–2 years post-implementation (2018–2019), and time 3, 5+ years post-implementation (2022–2023). Results: The majority of PA and all nutrition policies were maintained from time 2 ( n = 378) to time 3 ( n = 639). Prevalence of policies related to the provision of activities that address fundamental movement skills (odds ratio [OR] = 0.30) and total amount of active play (OR = 0.56) significantly decreased from time 2 to time 3. All reported PA practice prevalence levels decreased to time 1 levels. Conclusions: Center-level health behavior policies were largely maintained 5 years post-implementation, except some PA policies and practices returned to pre-implementation levels. Staff capacity and turnover as well as change in implementation support may explain these changes. Ongoing implementation support is needed to ensure maintenance of health promoting policies and practices in ECEC.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».