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Enregistrement W7111252047 · doi:10.4148/0146-9282.2412

Elementary School Students’ Likes and Dislikes about Outside, Inside and Meal/Snack Recess

2025· article· en· W7111252047 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueEducational Considerations · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeelingSocial acceptancePrimary educationPeer acceptanceSchool teachers

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studies on enjoyment of school recess rarely differentiate between gender or the indoor and outdoor settings (and especially not the eating portion of recess or lunch), so the aim of this study was to qualitatively increase understanding about what students specifically like and dislike about recess relative to gender and outside, inside, and meal/snack preferences. Participants were 386 students (203 girls and 183 boys) from grades 4 through 8 in seven Catholic elementary schools within one school district of southern Ontario, Canada. Participants completed an online survey during one of their scheduled classes, wherein they answered several open-ended questions. Two overarching themes emerged from the data, namely that social experiences are vital in shaping recess experiences and that students need opportunities to meaningfully and actively engage in recess. More specifically, for most students, positive social interactions might be compromised more during inside and meal/snack recess than outside recess. Students also generally valued more differentiated activity opportunities during recess, and 3.4% of girls and 5.5% of boys reported feeling unsafe from mean kids during outside recess. Finally, girls may be more susceptible to disliking many traditional outside recess contexts, whereas boys might be more susceptible than girls to being bored and frustrated during inside (and perhaps meal/snack) recess.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,328 · 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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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