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Enregistrement W7104867655 · doi:10.71781/28488

Études sur les inégalités sociales et l’activité physique en milieu scolaire

2021· dissertation· fr· W7104867655 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2021
Typedissertation
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiquePhysical Education and Pedagogy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)Context (archaeology)EthnographyPoison control

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette thèse de doctorat aborde le problème de l’inactivité physique et des inégalités sociales en matière d’activité physique (AP) au Québec. Dans un premier temps, puisqu’une faible compétence motrice pendant l’enfance constitue un obstacle important à la pratique ultérieure d’AP, nous brossons le premier portrait québécois des disparités sociales en matière de compétence motrice chez les enfants. Les associations entre la compétence motrice de 2654 enfants québécois et le statut socioéconomique de leur école primaire sont examinées à l’aide de régressions logistiques. Nos résultats révèlent des disparités sociales en matière de développement moteur : les enfants qui fréquentent une école en milieu plus défavorisé présentent des besoins plus importants que ceux qui fréquentent une école en milieu moyen et que ces derniers présentent, à leur tour, des besoins plus importants que les élèves des écoles les plus favorisés (article 1 : Gosselin, Leone et Laberge, 2020). Dans un deuxième temps, nous explorons en quoi les programmes scolaires d’AP peuvent être pertinents pour favoriser la pratique d’AP et le développement global des enfants dans une perspective de réduction des inégalités sociales. Une réflexion critique qui s’appuie sur une revue de littérature est présentée (article 2 : Gosselin, Boccanfuso et Laberge, 2020), et deux points clés sont soulignés : 1) l’importance d’évaluer l’implantation et les effets différentiels de ces programmes; et 2) la pertinence d’adapter ces programmes selon trois conditions : 1) l’approche universelle proportionnée; 2) le renforcement des capacités, et 3) la complexité des programmes (agir à plusieurs niveaux). Ces points constituent aussi un appel aux chercheurs en vue d’entreprendre davantage de recherches pour clarifier les effets différentiels des programmes scolaires d’AP et pour mieux comprendre comment les adapter, selon les besoins des différents milieux, afin de lutter contre les inégalités sociales en matière d’AP. Dans un troisième temps, un premier pas pour répondre à cet appel est réalisé par l’évaluation du plus récent programme d’AP au quotidien implanté en milieu scolaire au Canada : la mesure québécoise « À l’école, on bouge! ». Cette évaluation souligne que le caractère flexible de la mesure québécoise semble avoir alimenté, à travers un processus d’autonomisation (community empowerment) et au fil des trois années d’implantation, un changement de culture scolaire orienté vers une intégration durable d’AP au quotidien dans tous les contextes, à l’exception des écoles situées en milieu urbain défavorisé (articles 3 et 4 : Gosselin et Laberge, 2022). Puisque les enfants qui fréquentent ces dernières ont plus de chances que les enfants des milieux favorisés d’avoir des retards au regard du développement de leur compétence motrice (article 1), il s’avère crucial de favoriser l’intégration de la mesure pour maximiser le temps actif dans ces écoles afin de réduire les disparités. Des ressources additionnelles pour supporter des structures de leadership locales (comme un comité) pourraient permettre aux écoles de ces milieux d’implanter et maintenir l’intégration quotidienne de temps actif pour leurs élèves. Cette suggestion s’aligne avec deux des trois conditions qui semblent favoriser l’AP des enfants dans une perspective de réduction des inégalités sociales.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,821
Score d'incertitude au seuil0,360

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2021
Routes d'admission1
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