Longitudinal active living research to address physical inactivity and sedentary behaviour in children in transition from preadolescence to adolescence
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Children can be highly active and highly sedentary on the same day! For instance, a child can spend a couple of hours playing sports, and then spend the rest of the day in front of a screen. A focus on examining both physical activity and sedentary behaviour throughout the day and in all seasons in a year is necessary to generate comprehensive evidence to curb childhood obesity. To achieve this, we need to understand where within a city are children active or sedentary in all seasons. This active living study based in Saskatoon, Canada, aims to understand the role played by modifiable urban built environments in mitigating, or exacerbating, seasonal effects on children's physical activity and sedentary behaviour in a population of children in transition from preadolescence to adolescence. METHODS/DESIGN: Designed as an observational, longitudinal investigation this study will recruit 800 Canadian children 10-14 years of age. Data will be obtained from children representing all socioeconomic categories within all types of neighbourhoods built in a range of urban designs. Built environment characteristics will be measured using previously validated neighbourhood audit and observational tools. Neighbourhood level socioeconomic variables customized to Saskatoon neighbourhoods from 2011 Statistics Canada's National Household Survey will be used to control for neighbourhood social environment. The validated Smart Cities Healthy Kids questionnaire will be administered to capture children's behaviour and perception of a range of factors that influence their activity, household (including family socioeconomic factors), parental, peer and neighbourhood influence on independent mobility. The outcome measures, different intensities of physical activity and sedentary behaviour, will be collected using global positioning system equipped accelerometers in all four seasons. Each accelerometry cycle will be matched with weather data obtained from Environment Canada. Extensive weather data will be accessed and classified into one of six distinct air mass categories for each day of accelerometry. Computational and spatial analytical techniques will be utilized to understand the multi-level influence of environmental exposures on physical activity and sedentary behaviour in all seasons. DISCUSSION: This approach will help us understand the influence of urban environment on children's activity, thus paving the way to modify urban spaces to increase physical activity and decrease sedentary behaviour in children in all four seasons. Lack of physical activity and rising sedentariness is associated with rising childhood obesity, and childhood obesity in turn is linked to many chronic conditions over the life course. Understanding the interaction of children with urban spaces will reveal new knowledge, and when translated to actions will provide a strong basis for informing future urban planning policy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».