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Enregistrement W4409310182 · doi:10.1123/jmld.2024-0061

Physical Education-Based Interventions Contribute to the Development of Fundamental Movement Skills in Primary School-Aged Children: A Systematic Review

2025· review· en· W4409310182 sur OpenAlexaff
Danielle Salters, Sara M. Scharoun Benson

Notice bibliographique

RevueJournal of Motor Learning and Development · 2025
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChildren's Physical and Motor Development
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPsychological interventionDevelopmental psychologyMovement (music)Physical educationPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Physical education (PE) programs are uniquely situated to promote the development of fundamental movement skills (FMS). The aim of this systematic review was to examine the elements of PE-based interventions globally for the development of FMS, as assessed through the test of gross motor development (TGMD). A systematic literature search was conducted. Two reviewers screened studies based on title and abstract, and again by full text, to assess the eligibility of the articles. Nineteen studies met all of the inclusion criteria. All studies reported significant intervention effects, with different approaches to reporting scores in the TGMD. Examination of the articles demonstrated that FMS are a global focus in PE programs and that interventions can take on different lengths and formats and still demonstrate improved FMS proficiency. Observation of TGMD demonstrated a need for future research to complete the entirety of the TGMD subtests and report complete scores. Primary observations of interventions included the duration of the intervention, the delivery of the intervention by teachers with training, and the breadth of interventions that may be useful. PE-based interventions should focus on quality PE rather than quantity, such as teaching strategies and interventions incorporated into the typical PE program, and emphasize FMS concepts.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,006
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,323 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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