The Effect of Cognitive-Motor Training on Physical Literacy and Cognitive Function of Children with ADHD
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Understanding the key factors that influence physical literacy (PL) and cognitive function in children with ADHD is crucial.Objective: This research seeks to explore how cognitive-motor training (CMT) influence both the PL and cognitive abilities of children diagnosed with ADHD.Methods: A quasi-experimental design featuring a pretest-posttest framework with a control group was implemented in this research. The study involved 54 male children aged 7 to 10 years; all diagnosed with ADHD. Participants were split into two equal groups. The intervention group participated in a CMT for eight weeks, attending three sessions per week. To assess the research variables, the Canadian Assessment of Physical Literacy Development, the Numerical Span Subscale of the Revised Wechsler Intelligence Scale for Children, and the Corsi Block-Tapping Task were utilized, with data analysis conducted using ANCOVA. Results: Body mass index (BMI) in both groups was similar, again showing no significant differences (P>0.05). The analysis performed at the end of the intervention period showed significant differences across all groups for the evaluated parameters, including both PL and cognitive function dimensions (P<0.001). These findings suggest that CMT successfully enhanced PL and cognitive function in male children diagnosed with ADHD.Conclusion: By intentionally merging physical exercises with cognitive tasks, there is potential for children with ADHD to experience improvements in both their PL and cognitive functions, which are often areas of difficulty for them. Nonetheless, further research is essential to explore this intersection more thoroughly.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».