I recently read the paper ‘Physical Activity at Daycare: Issues, Challenges and Perspectives ’ (TACTYC’s Early Years Journal, 30(2): 175-188). It raised quite a lot of
Notice bibliographique
Résumé
questions for me – about how papers are selected for inclusion and about what happens when researchers from other fields, such as health, bring their view points to early years. The title of this paper drew me in straight away. I’m interested in children’s holistic development through movement and considerable part of my job is addressing a number of aspects of children’s, and adults’, physical activity in daycare settings. The national stereotype of the people of Canada – with its 738.5 million hectares of forest and woodland – is active and outdoorsy. I thought there might be a good deal I could learn. So, I looked at the authors of the paper in more detail: Melissa van Zandvoort, Patricia Tucker, Jennifer D. Irwin and Shauna M. Burke. I noticed that all the writers have a background in public or preventative health and all have collaborated in different combinations to produce other pieces of research. Conclusions of their previous qualitative research include that: • life coaching helps to reduce obesity in female undergraduates;
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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 | 0,020 | 0,111 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,016 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,006 |
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 ».