Latent Profile Analysis of Children’s Active Physical Recreation Patterns in Middle Childhood
Notice bibliographique
Résumé
Understanding factors that influence physical activity participation in middle childhood is essential for developing effective interventions. To date, many studies have contributed valuable knowledge on the individual, or person-centered, factors that influence participation, such as motor competence and perceived motor competence. However, there is an increasing body of literature in support of exploring participation through a broader lens, considering additional social ecological factors and their role in participation. Understanding the development of unique combinations of personal and environmental characteristics can shed light on participation patterns over time. Therefore, the aim of this study is to identify clusters of a longitudinal sample of children in grades 2, 3, 4, and 5 (n = 155; 55% girls) based on: motor skills; perceived physical competence; active physical recreation; and with whom and where participation occurs. Latent profile analysis results revealed a range of clusters within each grade, with a 3-cluster solution in grade 2, a 5-cluster solution in grade 3, a 4-cluster solution in grade 4, and a 6-cluster solution in grade 5. An analysis of the clusters revealed increasingly diverse clusters over time, with some clusters demonstrating paths toward engagement or disengagement in active physical recreation. The variation in clusters across grades indicates increasing diversity in personal and environmental factors through middle childhood. Recognizing this diversity can allow for teachers, coaches, and instructors to employ instructional styles to accommodate individuals’ differences and maximize participation in a range of physical activity contexts.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».