Relation entre l’activité physique et les résultats scolaires chez les jeunes de 14-15 ans
Bibliographic record
Abstract
L’éducation permet aux individus d’acquérir des connaissances et des compétences qui leur seront utiles dans leurs vies personnelles et professionnelles. De plus, l’éducation est un outil de développement économique et de socialisation. L’intervention publique des gouvernements est ainsi encouragée dans ce domaine. Au Canada, chaque province est responsable de l’organisation de son système d’éducation. L’une des caractéristiques communes des systèmes d’éducations provinciaux est que l’éducation primaire et secondaire est gratuite et obligatoire. Cependant, bien que tous les enfants aient accès à l’éducation, ils ne réussissent pas tous de la même façon. La réussite scolaire des élèves est influencée par un ensemble de facteurs. L’activité physique est l’un des facteurs qui posséderaient potentiellement une influence positive sur les résultats scolaires. L’augmentation de l’activité physique chez les jeunes est l’une des mesures proposées par certains gouvernements provinciaux canadiens afin d’augmenter la réussite scolaire (Gouvernement de la Nouvelle-Écosse, 2015; Gouvernement de l’Ontario, 2014; Gouvernement du Québec, 2017). Plusieurs études ont été effectuées afin d’analyser la relation entre l’activité physique et les résultats scolaires. Ces études démontrent que l’activité physique semble associée à de meilleurs résultats scolaires, bien qu’il soit difficile d’établir si cette relation est causale ou non. Notre approche consiste à vérifier s’il existe une relation entre l’activité physique et les résultats scolaires chez les jeunes de 14-15 ans au Canada. Les données utilisées proviennent de l’enquête longitudinale nationale sur les enfants et les jeunes (ELNEJ) et permettent de différencier entre diverses formes d’activité physique. Comme nous n’avons pas accès directement aux résultats scolaires des jeunes, nous utilisons les résultats à un test mathématique effectué dans le cadre de l’ELNEJ. Afin de réaliser notre étude, nous avons effectué des régressions par la méthode des moindres carrés ordinaires. La différence entre ces régressions réside dans l’aspect de l’activité physique qui est utilisé. Également, afin de déterminer le lien de causalité, nous avons effectué des régressions avec variable instrumentale. L’instrument utilisé est la taille des enfants. Nos travaux ne nous permettent pas d’établir un lien causal entre l’activité physique et les résultats scolaires, bien qu’il semble y avoir une relation positive entre ces variables.
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 | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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.
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".