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Enregistrement W7115577771 · doi:10.1016/j.jesf.2025.200434

Treasured but not measured ?: Impact of the COVID-19 pandemic on physical literacy in children and adolescents

2025· article· en· W7115577771 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of Exercise Science & Fitness · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChildren's Physical and Motor Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesScottish Funding Council
Mots-clésLiteracyPandemicHealth literacyInclusion (mineral)Physical healthPublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Physical literacy is treasured because it underpins participation in physical activity and sport in children and adolescents. Physical literacy might have declined following COVID-19 movement restrictions, but whether such a decline took place is uncertain. This study aimed to examine if a post-COVID-19 decline in physical literacy occurred in children and adolescents. Methods: A systematic review, registered on PROSPERO CRD42025646499 in February 2025, was used to assess changes in physical literacy following the COVID-19 pandemic in healthy, typically developing 3-18 year olds. Searching in June 2025 used 7 databases: Scopus, Web of Science, SPORTDiscus, PsychINFO, CINAHL, PubMed, Sports Medicine & Education Index and a grey literature search in Global Think Tanks.Risk of bias assessment used the Effective Public Health Practice Project (EPHPP) instrument. Results: Only one eligible study was identified, which reported declining physical literacy in 8-14 year olds in Canada between 2019 and 2020.Evidence quality was moderate as assessed using the EPHPP. Conclusion: The impact of COVID-19 movement restrictions on physical literacy in children and adolescents could not be assessed due to lack of evidence. The lack of evidence on such an important topic is a valuable finding in itself. Understanding trends in physical literacy will require greater monitoring, and the inclusion of physical literacy measurement in public health surveillance. If physical literacy is really treasured it should be measured.

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 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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,426

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,324 · 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.

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'admission1
Résumé présentoui

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