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Record W4410490949 · doi:10.4000/13yar

Motivation et engagement des élèves dans les cours d’éducation physique et à la santé en temps de pandémie

2025· article· fr· W4410490949 on OpenAlexaboutno aff
Stéphanie Girard, Jean-François Desbıens, Jason D’ Amours, Audrey-Anne De Guise

Bibliographic record

VenueEjournal de la recherche sur l intervention en éducation physique et sport -eJRIEPS · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicMotivation and Self-Concept in Sports
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

En 2020, la pandémie de COVID-19 a profondément modifié les habitudes des élèves, notamment au regard de leur pratique d’activités physiques. Les objectifs de cette étude réalisée au Québec (Canada) sont de décrire le niveau d’engagement des élèves dans les cours d’éducation physique et à la santé (ÉPS) en temps de pandémie et de comprendre comment les directives sociosanitaires ont influencé leur motivation et leur engagement dans cette matière. Six enseignants (primaire = 3 ; secondaire = 3) ont accepté de se faire filmer pendant trois cours d’ÉPS (en présence ou à distance). Trois entretiens de groupes (un par école) ont été animés auprès de 12 élèves du primaire et cinq entretiens individuels ont été menés avec les élèves du secondaire. Les données ont été analysées en utilisant un devis mixte (points de vue objectif et subjectif). Les observations ont révélé un engagement relativement élevé des élèves, surtout dans les cours en présentiel. Les entretiens ont mis en lumière les défis entravant l’engagement des élèves tels que le port obligatoire du masque, la désinfection du matériel, la distanciation physique et les cours en ligne. En conclusion, les élèves ont reconnu la valeur et l’importance des cours d’ÉPS pour leur socialisation et leur bien-être physique et mental.

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)0.037
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-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: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.577
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0370.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.147
GPT teacher head0.476
Teacher spread0.330 · 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

Citations1
Published2025
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