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Record W6999968330

Effets de pauses actives cognitivement engageantes sur les fonctions exécutives, la pratique d’activités physiques et le comportement en classe d’élèves du primaire

2022· other· fr· W6999968330 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2022
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPerceptionContext (archaeology)Self evaluationPsychological intervention
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’activité physique procure de nombreux bienfaits sur la condition physique et la santé. Pourtant, au Canada, moins de la moitié des enfants et des jeunes âgés de 5 à 17 ans atteignent les recommandations en matière d’activité physique. L’école est un endroit de prédilection pour instaurer des interventions permettant d’augmenter la pratique d’activité physique des enfants et une de ces interventions est l’intégration de pauses actives en classe. Les pauses actives offrent divers bienfaits aux élèves, notamment au niveau des fonctions exécutives ; fonctions cognitives étroitement reliées avec la réussite scolaire. L’objectif de cette recherche est d’évaluer les effets de pauses actives cognitivement engageantes dans un contexte scolaire sur : a) la pratique d’activité physique, b) les fonctions exécutives et c) les comportements en classe d’élèves du primaire. De plus, ce projet permettra en second plan de recueillir les perceptions des enseignantes sur l’intervention et l’appréciation de l’intervention par les élèves. Pour ce faire, deux enseignantes de 3e année du primaire et leurs élèves (50 élèves) ont été recrutés formant ainsi deux groupes d’intervention. Un des groupes devait mettre en place des pauses actives cognitivement engageantes et l’autre, des pauses actives aérobies. Chacun des groupes devait réaliser deux pauses actives de 5 minutes tous les jours pendant une période de trois semaines. La pratique d’activité physique a été évaluée à l’aide d’accéléromètre. Pour évaluer les fonctions exécutives de bases, les élèves ont complété trois tests : a) le test de Stroop (inhibition), b) le Digit Span (mémoire de travail) et c) le Trail Making (flexibilité cognitive). Les comportements en classe des élèves ont été évalués à l’aide de grilles d’observation remplies par les enseignantes et une évaluation complétée par les élèves. De plus, des entrevues semi-dirigées ont été conduites auprès des enseignantes à la fin de l’intervention pour connaitre leurs perceptions générales de l’intervention et leurs impressions sur le comportement de leurs élèves. L’intervention a permis d’augmenter la pratique d’activité physique d’intensité modérée à élevée et d’améliorer significativement l’inhibition et la flexibilité cognitive des élèves. Aucun changement significatif n’a été mesuré pour la mémoire de travail. En ce qui concerne les comportements en classe, aucun changement significatif n’a été observé de ce côté. Cette recherche, réalisée en milieu scolaire, permet de fournir un portrait réaliste des retombées des pauses actives. Les résultats prometteurs de cette étude montrent que les pauses actives pourraient jouer un rôle significatif sur des éléments entourant la réussite scolaire des élèves et la pratique d’activité physique. Les pauses actives pourraient s’avérer une stratégie gagnante pour les enseignantes afin de favoriser la réussite scolaire de leurs élèves et gagneraient à être mises en place de façon permanente dans les écoles dans un objectif d’offrir une opportunité additionnelle aux élèves d’augmenter la pratique d’activité physique.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.008
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: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.012
Threshold uncertainty score0.041

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0120.001

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 head0.014
GPT teacher head0.224
Teacher spread0.211 · 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".

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Citations0
Published2022
Admission routes1
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