Thinking, Feeling, and Moving in Kindergarten Children: How Motor Competence Shapes Executive Function Skills and Emotion Comprehension in Girls
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Increased screen time partially replaces social interaction, physical activity, and outdoor play in kindergarten children, leading to a risk of decreased cognitive, emotional, and motor skills. Children with high motor skills are more likely to have access to challenging joint activities that promote their cognitive and emotional development. This study examines the moderating role of motor competence in the relationship between executive function skills and emotion comprehension. Methods: A sample of 220 kindergarten children (101 girls, 119 boys) completed the NEPSY-II subtests and the ‘Dimensional Change Card Sort’ tool for executive function skills assessment, the Movement Assessment Battery for Children—Second Edition (MABC-2) for motor competence, and the Test of Emotion Comprehension (TEC) for emotion comprehension. Executive function skills and motor competence were assessed when children were in their penultimate year of kindergarten (children were aged on average 5 years 10 months), and emotion comprehension was assessed one year later, when children were in their final year of kindergarten. When children were in their penultimate year of kindergarten, caregivers also reported on children’s passive and active screen time, maternal education, and family income, which were used as control variables. Results: For girls, motor competence moderated the relationship between cognitive flexibility and later emotion comprehension. High motor competence amplified this relationship (B = 0.171; SE = 0.066; 95% CI [0.041, 0.302]; p = 0.011). For boys, there were no significant moderation effects. Conclusions: High motor competence can improve emotion comprehension in kindergarten girls. Emotional development may benefit from effective shared motor interventions for children.
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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 ».