Physical environments, policies and practices for physical activity and screen‐based sedentary behaviour among preschoolers within child care centres in <scp>M</scp>elbourne, <scp>A</scp>ustralia and <scp>K</scp>ingston, <scp>C</scp>anada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Characteristics of preschool and child care centres have previously been shown to be associated with children's health behaviours such as physical activity and screen-based sedentary behaviour. This paper investigates differences in physical environments, policies and practices between child care centres in Melbourne, Australia and Kingston, Canada which may be associated with such behaviours. METHODS: Audits of child care centres were undertaken by trained research assistants for the Healthy Active Preschool and Primary Years (Melbourne, Australia; n = 136) study and the Healthy Living Habits in Pre-School Children (Kingston, Canada; n = 46) study. Twenty-one of the audit items (nine physical environment; 12 policies and practices) were assessed in both samples. Example items included outdoor play and shaded areas, availability of equipment, physical activity instruction for children and staff, opportunities to use electronic media and staff/child interaction during physical activity time. Analyses were completed using SAS version 9.2. RESULTS: Compared with Australian centres, a higher per cent of Canadian centres had a formal physical activity policy, reported children sat more frequently for 30 min or more and allowed children to watch television. A higher per cent of Australian centres provided an indoor area for physical activity, shade outdoors and physical activity education to staff. Children in Australian centres had access to more fixed play equipment and spent more time outdoors than in Canadian centres. CONCLUSIONS: These findings may help inform the development of best practice and policy guidelines to enhance opportunities for healthy levels of physical activity and screen-based sedentary behaviour within child care centres in both countries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».