Individual and environmental correlates of physical literacy sub-components in early childhood
Notice bibliographique
Résumé
This study examined individual and environmental correlates of physical literacy sub-components among preschool-aged children (3-5 years). This cross-sectional study utilized baseline data from the PLAYshop intervention. Participants were 122 families from Alberta and British Columbia, Canada. Informed by Dynamical Systems Theory, individual (children's age, sex, race/ethnicity) and environmental (parental education, physical activity modelling, capability, opportunity, motivation) correlates were measured via a parental questionnaire. Five fundamental movement skills (FMS; horizontal jump, hop, overhand throw, underhand throw, balance) were assessed via recorded virtual meetings using the Test of Gross Motor Development (TGMD-3) and the Movement Assessment Battery for Children (MABC-2). Children's motivation/enjoyment/confidence of active play was parental-reported using the Preschool Physical Literacy Assessment Tool (Pre-PLAy) and children's enjoyment was self-reported via an adapted Five Degrees of Happiness Likert scale. Regression models were conducted. Children's age was a significant positive correlate of all FMS. Females had significantly lower scores for overhand throw, underhand throw, and parental-reported children's motivation, compared to males. Higher parental capability was associated with higher balance scores. Higher parental education was associated with lower children's self-reported enjoyment. Findings for race/ethnicity were mixed. Future research should explore additional correlates across settings and physical literacy sub-components to better inform physical literacy interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».