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Enregistrement W4415297929 · doi:10.33545/26647559.2025.v7.i2e.266

Global research trends in physical literacy and their efficacy on motor competence: A bibliometric study

2025· article· W4415297929 sur OpenAlexaboutno aff
Veena S Nair, Rubashini Ramakrishnan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sports Health and Physical Education · 2025
Typearticle
Langue
DomainePsychology
ThématiqueChildren's Physical and Motor Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialPacePsychological interventionPublishingLiteracyGrassrootsCognitionPhysical fitness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Physical literacy, which is defined as the complete integration of physical skill, motivation, confidence, knowledge, and understanding, has emerged as a central idea in the fields of health, education, and sports sciences. Physical learning, in contrast to traditional performance models, places an emphasis on meaningful physical activity throughout one's entire life by establishing connections between the physical, cognitive, psychological, and social domains. In light of the fact that physical inactivity is on the rise all over the world, which is a factor that contributes to obesity, cardiovascular risk, and a decrease in well-being, this is especially pertinent. There is evidence that children and adolescents who have a greater PL have superior motor competence, executive skills, and academic performance. On the other hand, children and adolescents who have a low PL are related with behaviors that are more sedentary and have poorer psychosocial outcomes. PL integration varies over the world, with Canada and Australia leading the pace while many underdeveloped regions lag behind. This study examines global PL research trends from 2017 to 2025 using bibliometric analysis, focusing on PL's effects on cognitive development and motor ability. The findings emphasize rapid publishing growth, famous authors, and major theme groupings. The analysis also shows research gaps, emphasizing the need for grassroots policy integration and longitudinal interventions to maximize person-centered care's lifetime effects.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelhigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0810,150
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,439 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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