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Record W2045942742 · doi:10.7202/1023980ar

Évaluation des effets d’un cours d’éducation physique au quotidien sur le rendement académique et la condition physique des élèves du niveau primaire

2014· article· fr· W2045942742 on OpenAlexaffvenueabout
Horia-Daniel Iancu, Mathieu Bélanger, Charles Babineau, Roger G. LeBlanc, Pier-Alexandre Poulin-Nadeau

Bibliographic record

VenueRevue de l’Université de Moncton · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicChildren's Physical and Motor Development
Canadian institutionsUniversité de Moncton
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’objectif de cette étude de deux ans était d’évaluer l’impact de l’éducation physique quotidienne sur le rendement académique et sur la condition physique des élèves de deux écoles primaires du Nouveau-Brunswick. Comparativement à l’année précédente l’implantation du projet, la proportion d’élèves obtenant un niveau satisfaisant en français est demeurée pratiquement inchangée. En mathématiques, les scores ont légèrement diminués après une année, mais se sont ensuite réajustés pour revenir à un niveau semblable à celui précédent la mise en place du projet. En général, les filles et les garçons ont maintenu les améliorations de condition physique perçue après la première année d’implantation. De plus, la proportion d’élèves ayant atteint les recommandations pour une meilleure santé s’est améliorée dans chacun des tests de condition physique utilisés. Même en consacrant moins de temps aux matières académiques, les participants ne démontrent pas de modification de rendement académique. Ceci suggère donc un meilleur apprentissage par unité de temps d’enseignement.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.953
Threshold uncertainty score0.093

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.011
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.017
GPT teacher head0.253
Teacher spread0.236 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2014
Admission routes3
Has abstractyes

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