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Record W7037737971

Évaluation de la mesure À l’école, on bouge! : quels sont les facteurs qui ont favorisé son implantation dans les écoles primaires du Québec?

2020· other· fr· W7037737971 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2020
Typeother
Languagefr
FieldEngineering
TopicMining Techniques and Economics
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPoison controlIle de franceGender relationsPhysical activity
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le manque d’activité physique chez les jeunes est un enjeu préoccupant de santé publique en Amérique du Nord. Afin de s’attaquer au problème de sédentarité des jeunes, certains gouvernements des provinces canadiennes ont mis en place des programmes de promotion de l’activité physique dans les écoles. Au Québec, en cohérence avec la Politique de l’activité physique, du sport et du loisir (2017), le gouvernement a mis en place la mesure À l’école, on bouge! visant à soutenir les écoles primaires souhaitant s’engager à offrir à l’ensemble de leurs élèves la possibilité de bouger 60 minutes chaque jour de classe. Cette étude examine les facteurs associés à la réussite de la mise en œuvre de cette mesure dans les écoles primaires de la province. Un sondage en ligne a été envoyé aux 415 écoles participantes de la première année. Les responsables désignés du projet ont rendu compte du processus de mise en œuvre de leur école et du nombre moyen de minutes d’activité physique quotidienne (APQ) offert. Les résultats montrent qu’entre 66,9 % et 81,1 % des écoles ont atteint l’objectif du 60 min d’APQ. Les analyses de régression logistique ont permis d’identifier certains prédicteurs associés à une implantation réussie. Ces prédicteurs diffèrent selon le milieu géographique (rural et urbain). Les prédicteurs qui sont ressortis comme influençant l’atteinte du 60 minutes d’APQ sont : la perception des bienfaits de l’APQ sur la réussite éducative pour les deux milieux géographiques, la somme reçue par élève et le nombre de responsables désignés pour le milieu rural et l’analyse de la situation pour le milieu urbain. Les données qualitatives portant sur l’engagement des équipes-écoles, le leadership de la direction, la résistance rencontrée face à la mise en œuvre de la mesure et les stratégies de mobilisation déployées pour encourager la participation des membres des équipes-écoles ont également été analysées. L’ensemble de nos résultats révèlent que différents facteurs influencent la mise en œuvre réussie d’une mesure visant à offrir des opportunités d’APQ dans les écoles primaires et qu’il est important que ces facteurs soient pris en considération par les décideurs et les administrateurs scolaires pour assurer le succès d’implantation de nouvelles mesures

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Other design · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.897
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.000

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 head0.032
GPT teacher head0.274
Teacher spread0.242 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designOther design
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
Published2020
Admission routes1
Has abstractyes

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