The Maiden Voyage: Exploring the Multisectoral Partnership Process of Creating a Physical Literacy Enriched Community
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Understanding children interact with, and in, a wide range of contexts (home, school, and community) on a daily basis, interventions that are designed to address a combination of these contexts are critical to the development of physical literacy. To our knowledge, this is one of the first multicontextual and multisectoral physical literacy interventions delivered where the effects were measured and reported. METHODS: Given the uniqueness of this intervention, we sought to answer the question "What were the experiences of the individuals representing the multisectoral partnership involved in the process of creating a multicontextual physical literacy enriched community intervention?" Thematic analysis was used to analyze data collected from interviews, document analyses, and participant observation. RESULTS: The results identified key components, presented as 4 themes, to be considered in developing a successful partnership approach to creating a physical literacy enriched community, including alignment of strategies when working in a community, clear goals and expectations, strong communication and leadership, and transparency regarding capacity and commitment. CONCLUSIONS: As this was one of the first multicontextual and multisectoral physical literacy interventions, it was important to document the experiences of creating the program to encourage future growth in physical literacy and multicontextual intervention strategies, as well as develop suggested best practices. By gaining a better understanding of strategies that did and did not work in this multisectoral partnership, we can begin to compile successful approaches for future efforts to create a physical literacy enriched community.
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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 | 0,017 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,011 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».