Computing and Evaluating Relationships Between Equal and Differential Factor Weighting for Fundamental Movement Skills and Physical Activity with Guided Active Play During Childhood
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: The Test of Gross Motor Development (TGMD-2) totals assume equal weighting of the 12 locomotor (LOC) and object control (OC) skills, yet validation studies indicate differential contributions. The study compared equal- and differential-weighted scores for LOC and OC skills, with three fitness and two physical activity (PA) outputs during guided active play (GAP). Methods: Children’s (n = 82; 7.6 ± 1.5 years) TGMD-2 LOC and OC differential factor weights were estimated with Exploratory Factor Analysis (EFA) and compared to equal weights with multiple linear regression (two, five, and eight predictors) and Chi-square analyses. Predictor variables included fitness, BMI, sex, age stages, and PA assessed by energy expenditure (PAEE) and intensity (MVPA) estimated using accelerometry during 1 h GAP. Results: EFA supported a two-factor structure (variance explained = 51.1%) with ≥0.500 loadings for 9/12 skills. Differential- and equal-weighted LOC and OC scores showed varied contributions from individual skills. Multiple linear regression analysis showed similar explained variances (R2) of 53% (PAEE), 40% (MVPA), 31% (OC), and 14% (LOC) for equal or differential scores with eight predictors. Although β coefficients varied, going from two, five, and eight predictors, the impact of equal and differential weights was comparable. Chi-square analysis indicated high OC associated with MVPA (X2 (4) = 9.42, p ≤ 0.05), LP, and STR with PAEE. Conclusions: TGMD-2 outputs with equal- and differential-weighted scores are adequate for clinical/educational use, which show similar relationships with PA and HRF variables. Differential-weighted TGMD-2 scores comprise different contributions of movement skills and may hold promise for intervention studies focused on varied or target tasks and movement abilities.
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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 | 0,001 | 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 ».