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Enregistrement W7083288307 · doi:10.17605/osf.io/jr6es

Characteristics of Physical Activity Interventions to Improve Executive Function in Preschool Children (2-7 years old): A Scoping Review

2025· other· en· W7083288307 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen Science Framework · 2025
Typeother
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueResearch, Science, and Academia
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionPhysical activityExecutive summaryFunction (biology)Adaptation (eye)Focus groupHealth promotionPublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review aims to explore the development, implementation context, and delivery methods of existing effective physical activity interventions that pertain to executive function in early childhood. While the review seeks to explore global literature, a specific focus is to identify interventions suitable for subsequent adaptation to a Chinese context. Authors and Affiliations Ruiming Chen, Department of Sport and Exercise Sciences, Durham University, Durham, UK Sophie Phillips, Child Health and Physical Activity Lab, School of Occupational Therapy, Faculty of Health Sciences, Western University, London, Ontario, Canada. Mark Stoutenberg, Wolfson Research Institute for Health & Wellbeing, Durham University, Durham, UK Gillian McLellan, School of Sport, University of Stirling, Stirling, UK Caroline Dodd-Reynolds, Department of Sport and Exercise Sciences, Durham University, Durham, UK

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 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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,064
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,064
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,006
Bibliométrie0,0120,013
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,406 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
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