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Enregistrement W4411133148 · doi:10.1177/18369391251349550

Teaching Practices, Self-Efficacy and the Physical Activity Environment in Aotearoa, New Zealand Early Childhood Education Centres

2025· article· en· W4411133148 sur OpenAlexaff
Wendy L. Pirie, Andrew Gibbons, Scott Duncan, Rachel A. Jones, Brianne A. Bruijns, Patricia Tucker, Nigel Harris

Notice bibliographique

RevueAustralasian Journal of Early Childhood · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChildren's Physical and Motor Development
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAotearoaEarly childhood educationSelf-efficacyEarly childhoodPhysical activityPedagogyPsychologySociologyDevelopmental psychologyGender studiesMedicineSocial psychologyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Early Childhood Education (ECE) has potential to influence physical activity levels and participation among children. Factors include early childhood educator’s teaching practices, self-efficacy and quality of the movement environment. A cross-sectional study of early childhood teachers’ self-reported, self-efficacy using online Early Childhood Educator Confidence in Outdoor Movement, Physical Activity, Sedentary and Screen Behaviours (ECE-COMPASS) Questionnaire and ECE movement environment from Movement Environment Rating Scale (MOVERS) was assessed. Descriptive statistics were conducted to analyse data. Early childhood teachers (n = 42) rated (means [SD]) for task (7.2 ± 2.3) and barrier (7.0 ± 2.5) self-efficacy (out of 10). ECE (n = 6) movement environment quality (out of 7); 1 (4.0 ± 1.1), 2 (4.0 ± 0.4), 3 (3.8 ± 0.6), 4 (4.0 ± 0.6) and overall total score (4.0 ± 0.3). Early childhood teachers rate themselves as self-efficacious in delivering physical activity; however, quality of the movement environment was adequate.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,931
Score d'incertitude au seuil0,874

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,265 · 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 tête enseignante, 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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