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Record W3178586560 · doi:10.4000/ejrieps.6375

Cadre d’analyse des facteurs qui caractérisent une perception positive de l’activité physique chez les élèves du primaire

2021· article· fr· W3178586560 on OpenAlexaff
Jolaine Désautels, Sylvie Beaudoın, Sylvain Turcotte

Bibliographic record

VenueEjournal de la recherche sur l intervention en éducation physique et sport -eJRIEPS · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicMotivation and Self-Concept in Sports
Canadian institutionsUniversité de Sherbrooke
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPsychologyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les interventions en milieu scolaire doivent favoriser le développement d’une perception positive (PP) de l’activité physique (AP) chez les élèves pour avoir des répercussions à long terme sur leur mode de vie actif. Toutefois, les perceptions des élèves en lien avec l’AP sont sous-représentées dans la littérature scientifique et plus particulièrement lors du déploiement des interventions en milieu scolaire primaire. Cet article a donc pour but de présenter : (1) les facteurs qui caractérisent une PP de la pratique d’AP chez les élèves du milieu scolaire primaire et (2) de modéliser un cadre d’analyse permettant de catégoriser ces facteurs. Une recherche documentaire a été menée afin d’identifier les facteurs qui caractérisent une PP de l’AP chez les élèves du primaire en plus d’élaborer un cadre d’analyse. Les résultats mettent en évidence 24 facteurs caractérisant une PP de l’AP chez les élèves du primaire. Ces facteurs sont présentés dans un cadre d’analyse élaboré à partir du modèle socio-écologique de McLeroy et al. (1988). Ce cadre d’analyse est pertinent pour identifier, décrire et caractériser les perceptions des élèves dans le contexte où des stratégies d’intervention visant à augmenter leur niveau d’AP sont mises en place en milieu scolaire.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.010
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesResearch integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.353
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0100.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

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.

Opus teacher head0.101
GPT teacher head0.403
Teacher spread0.302 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

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
Published2021
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