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Enregistrement W7037737971

Évaluation de la mesure À l’école, on bouge! : quels sont les facteurs qui ont favorisé son implantation dans les écoles primaires du Québec?

2020· other· fr· W7037737971 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2020
Typeother
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueMining Techniques and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoison controlIle de franceGender relationsPhysical activity
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le manque d’activité physique chez les jeunes est un enjeu préoccupant de santé publique en Amérique du Nord. Afin de s’attaquer au problème de sédentarité des jeunes, certains gouvernements des provinces canadiennes ont mis en place des programmes de promotion de l’activité physique dans les écoles. Au Québec, en cohérence avec la Politique de l’activité physique, du sport et du loisir (2017), le gouvernement a mis en place la mesure À l’école, on bouge! visant à soutenir les écoles primaires souhaitant s’engager à offrir à l’ensemble de leurs élèves la possibilité de bouger 60 minutes chaque jour de classe. Cette étude examine les facteurs associés à la réussite de la mise en œuvre de cette mesure dans les écoles primaires de la province. Un sondage en ligne a été envoyé aux 415 écoles participantes de la première année. Les responsables désignés du projet ont rendu compte du processus de mise en œuvre de leur école et du nombre moyen de minutes d’activité physique quotidienne (APQ) offert. Les résultats montrent qu’entre 66,9 % et 81,1 % des écoles ont atteint l’objectif du 60 min d’APQ. Les analyses de régression logistique ont permis d’identifier certains prédicteurs associés à une implantation réussie. Ces prédicteurs diffèrent selon le milieu géographique (rural et urbain). Les prédicteurs qui sont ressortis comme influençant l’atteinte du 60 minutes d’APQ sont : la perception des bienfaits de l’APQ sur la réussite éducative pour les deux milieux géographiques, la somme reçue par élève et le nombre de responsables désignés pour le milieu rural et l’analyse de la situation pour le milieu urbain. Les données qualitatives portant sur l’engagement des équipes-écoles, le leadership de la direction, la résistance rencontrée face à la mise en œuvre de la mesure et les stratégies de mobilisation déployées pour encourager la participation des membres des équipes-écoles ont également été analysées. L’ensemble de nos résultats révèlent que différents facteurs influencent la mise en œuvre réussie d’une mesure visant à offrir des opportunités d’APQ dans les écoles primaires et qu’il est important que ces facteurs soient pris en considération par les décideurs et les administrateurs scolaires pour assurer le succès d’implantation de nouvelles mesures

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

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,897
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,242 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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
Publié2020
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Résumé présentoui

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