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Enregistrement W4412785728 · doi:10.1186/s12887-025-05916-x

Effectiveness of affordances on physical literacy and quality of life: investigating the nonlinear approach of fundamental movement skills and a selection of handball sports skills

2025· article· en· W4412785728 sur OpenAlexaboutno aff
Saeed Valadi, Jalal Dehghanizadeh, Carl Gabbard, John Cairney

Notice bibliographique

RevueBMC Pediatrics · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChildren's Physical and Motor Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUrmia University
Mots-clésPsychological interventionLiteracyAffordanceQuality of life (healthcare)Physical educationQuality (philosophy)MedicineIntervention (counseling)Medical educationHealth literacyApplied psychologyPhysical therapyPsychologyPedagogyNursingCognitive psychologyHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This study investigated the effectiveness of interventions utilizing non-linear pedagogy for fundamental movement skills (NP-FMS) and a selection of handball sports skills (NP-HSS) on children's physical literacy and quality of life. METHODS: A cohort of 130 children, aged 8-10 years, was randomly assigned to two experimental groups and one control group. Physical Literacy and quality of life were evaluated before and after the intervention using the Canadian Assessment of Physical Literacy tool and the Pediatric Quality of Life Inventory. RESULTS: The findings revealed that both interventions, NP-FMS and NP-HSS, significantly influence the levels of physical literacy and quality of life. Furthermore, a significant improvement in physical literacy led to a notable enhancement in quality of life. Additionally, the interactive effect of age and group on physical literacy was found to be significant. CONCLUSIONS: Leveraging core principles of ecological dynamics through the deliberate integration of non-linear pedagogy and the constraint-led approach enables educators to systematically enrich affordance-rich environments, thereby fostering physical literacy and supporting improvements in children's overall quality of life.

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)0,001
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,382

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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