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Enregistrement W4411738788 · doi:10.1080/17408989.2025.2524823

A decade of impact: sustainability and effectiveness of 10 years continuous delivery of a motor competence program in a girls’ secondary school

2025· article· en· W4411738788 sur OpenAlexaboutno aff
Natalie Lander, Vicki Hoban, Lisa M. Barnett, Jiani Ma, Johannes Carl, Simone J.J.M. Verswijveren, Jo Salmon

Notice bibliographique

RevuePhysical Education and Sport Pedagogy · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChildren's Physical and Motor Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAustralian Research Council
Mots-clésSustainabilityCompetence (human resources)PsychologyMedical educationMedicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Motor competence (MC), an umbrella term for movement skills, motor coordination, and/or stability, is an important contributor to child health and development. Despite its importance, MC levels among children are low, and declining. Further, girls often display lower levels of MC, particularly object control skills, compared to boys. Interventions targeting girls’ MC are critical, and implementation sustainability is crucial for the long-term success of interventions. Yet there is a lack of literature on the sustainability of MC programs in real-world settings. The aim of this current study was to investigate the sustainability and effectiveness of 10 years continuous delivery of a MC program in an Australian girls’ secondary school. Specifically, this study aimed to (i) investigate the impact of the program on girls’ MC, each year, and trends over time and (ii) explore reasons for long-term program sustainability from the perspectives of school leaders and teachers.Method A convergent mixed-methods design was employed. MC data were collected annually from Year 7 girls (aged 12–13) from 2015 to 2024 using the Canadian Agility and Movement Skill Assessment, pre and post semester-long (approximately 22 weeks) program. Outcomes were analyzed using general linear models with repeated measures to assess pre- and post-program changes, and cohort-based comparisons over 10 years, incorporating both linear and quadratic models to identify the best fit. In 2024, online in-depth one-on-one interviews with school leaders and teachers (n = 7) explored perceptions of the program's sustainability and its ongoing impact on student, teacher, and school level factors. An inductive/deductive hybrid thematic analysis was used to analyze the interviews.Results Valid pre- and post-program data were collected from 868 students, with annual cohort sizes ranging from 73 to 100 students. All students were female and aged between 12 and 13 years. General linear modeling indicated significant improvement in MC, with Year 7 girls showing a large effect from pre- (M = 18.20, SD = 3.82) to post-program (M = 21.92, SD = 3.23), F(1) = 1380, p < .001, η2 = .617. A quadratic relationship was found between lower starting values and greater improvements (p < .001, R2 = .350). Interviews illuminated the ongoing impact of the program on student's MC, particularly those with lower MC. Factors such as strong leadership support, school champion, stakeholder engagement, and data-driven insights influenced sustainability. Convergent interpretations revealed two key findings: improved outcomes for all and the greatest outcomes for the most in need.Conclusion This study demonstrates the sustained effectiveness of the program, particularly for Year 7 girls with lower MC. The program's success was supported by its adaptability, data-driven approach, strong leadership, and active teacher involvement, which facilitated its integration into the school. The findings emphasize the importance of aligning the program with the school's core values to secure ongoing leadership support, teacher commitment, and student engagement, ensuring its long-term sustainability.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,293
Score d'incertitude au seuil0,412

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,348 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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