Perspectives on Physical Activity and Learning from Children With and Without ADHD
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: Children with attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD) engage in significantly less physical activity than their peers. While ample research has shown the beneficial effect of physical activity on ADHD management, we have little to no knowledge of how children with ADHD experience physical activity, which may ultimately undermine the utility of prescribed physical activity programming. This study compared experiences and perspectives of physical activity in school and non-school settings, between children with and without ADHD. (2) Methods: In this study, 23 children with ADHD and 24 children without ADHD participated in semi-structured interviews, sharing their views on physical activity in school and non-school settings. (3) Results: Inductive content analysis revealed that, compared to children without ADHD, children with ADHD reported lower physical activity levels, more often emphasized the benefits of movement for improving mood and focus during learning, viewed classroom-based desk cycling as a helpful tool to focus their attention, and expressed a desire to use desk cycling during classroom learning. (4) Conclusions: This study emphasizes key differences in the physical activity experiences and preferences between children with and without ADHD; it also offers insight into how classroom learning may be enhanced by offering optional physical activity outlets for children who identify as benefiting from movement during learning.
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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 ».