Effets de la marche attentive sur des variables psycho-cognitives chez les bacheliers
Bibliographic record
Abstract
L’étude des effets psychocognitifs de la marche attentive (MA) est en expansion, mais rares sont les recherches qui comparent la marche attentive à des conditions contrôles rigoureuses. Cette étude-pilote compare les effets de la MA, de la co-marche dialoguée (CM) et de la marche non dirigée contrôle (C) sur la pleine conscience (PC), le bien-être mental, la flexibilité psychologique, la conscience intéroceptive et la conscience corporelle chez des bacheliers. Les trois conditions consistent à marcher 20 minutes, trois fois semaine, pendant trois semaines. Les mesures pré-test et posttest sont recueillies par des questionnaires autorapportés évaluant les variables d’intérêt. Aucune différence intergroupe n’est notée sur les moyennes des pentes calculées entre le pré-test et le posttest à l’échelle de PC. Toutefois, la mesure de conscience corporelle diffère entre les groupes MA et CM, tandis qu’elle ne diffère pas entre les groupes MA et C. De nombreuses associations positives sont observées entre les variables d’intérêt, tous groupes confondus. Cette étude-pilote confirme la faisabilité d’un programme bref de marche chez les bacheliers. Toutefois, les gains psychocognitifs de la marche attentive, comparativement à d’autres modalités de marche, restent à être démontrés.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".