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Record W2836737067

Devenir un enfant actif : pourquoi et comment ?

2018· article· fr· W2836737067 on OpenAlexaboutno aff
Boris Jidovtseff, Marc Cloes

Bibliographic record

VenueORBi (University of Liège) · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Policies and Family
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPhilosophy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’importance de l’activité physique dès l’enfance est devenue une évidence scientifique. Les bienfaits dépassent largement le cadre de la santé et du bien-être de l’individu. Les études démontrent un impact positif sur la scolarité ou encore sur l’économie à long terme. A l’inverse une absence d’activité physique s’accompagne de risques accrus pour la santé comme l’obésité ou le diabète (1). L’évolution de notre mode de vie occidental montre, au fil des années, une réduction de cette activité, parallèlement à une augmentation du temps d’écran. Les recommandations internationales décrites par l’OMS (2) sont loin d’être atteintes et si des actions fortes ne sont pas posées, le risque que la situation s’empire est élevé. Durant l’enfance il ne suffit pas de faire de l’activité physique, il est également important de favoriser le développement moteur de l’enfant. En effet, les études scientifiques (3) montrent clairement que les compétences motrices vont influencer la perception de compétence, qui va elle-même favoriser la participation active de l’enfant, ce qui renforcera la condition physique de l’enfant ainsi que son niveau d’activités physique. Pour rendre les enfants plus actifs, il est indispensable de favoriser une approche intégrée, à l’image du concept Canadien de Physical Litteracy (4) qui vise à développer la motricité globale de l’enfant tout en nourrissant la confiance en soi, ainsi que la prise de conscience de l’importance de bouger. Pour espérer avoir une efficacité sur la santé il est indispensable d’envisager une approche qui intègre une activité physique appropriée à une alimentation saine ainsi qu’à une limitation des comportements sédentaires comme le temps d’écran. Les actions pouvant être menées dans les principaux contextes de vie des enfants (maison, école, clubs, espaces publics) seront proposées. L’action potentiellement la plus efficace reste toutefois une action politique synchronisée visant à la fois le ministère de la santé, de l’éducation et du sport, qui favoriserait à tous les niveaux socio-écologiques (5) l’activité physique des enfants. Les enjeux de santé publique, économique, de bien-être et de développement à long terme en valent certainement la peine ! 1. MacCallum, L., Howson, N., & Gopu, N. (2012). Designed to move. A physical activity action agenda. Published by The American College of Sports Medicine, Nike & The International Council of Sport Science and Physical Education. 2. Organisation Mondiale de la santé. (2010). Global recommendations on physical activity for health. 3. Stodden, D. F., Goodway, J. D., Langendorfer, S. J., Roberton, M. A., Rudisill, M. E., Garcia, C., & Garcia, L. E. (2008). A developmental perspective on the role of motor skill competence in physical activity: An emergent relationship. Quest, 60(2), 290-306 4. Balyi, I., Way, R., & Higgs, C. (2013). Long-term athlete development. Human Kinetics. 5. Sallis, J. F., Cervero, R. B., Ascher, W., Henderson, K. A., Kraft, M. K., & Kerr, J. (2006). An ecological approach to creating active living communities. Annu. Rev. Public Health, 27, 297-322.

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)0.013
metaresearch head score (Gemma)0.054
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.033
Threshold uncertainty score0.070

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0130.054
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0050.010
Scholarly communication0.0080.010
Open science0.0030.004
Research integrity0.0100.015
Insufficient payload (model declined to judge)0.0180.003

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 head0.026
GPT teacher head0.275
Teacher spread0.249 · 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 designQualitative
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
Published2018
Admission routes1
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