Capturing the Interrelationship between Objectively Measured Physical Activity and Sedentary Behaviour in Children in the Context of Diverse Environmental Exposures
Notice bibliographique
Résumé
Even though physical activity and sedentary behaviour are two distinct behaviours, their interdependent relationship needs to be studied in the same environment. This study examines the influence of urban design, neighbourhood built and social environment, and household and individual factors on the interdependent relationship between objectively measured physical activity and sedentary behaviour in children in the Canadian city of Saskatoon. Saskatoon's built environment was assessed by two validated observation tools. Neighbourhood socioeconomic variables were derived from 2006 Statistics Canada Census and 2010 G5 Census projections. A questionnaire was administered to 10-14 year old children to collect individual and household data, followed by accelerometry to collect physical activity and sedentary behaviour data. Multilevel logistic regression models were developed to understand the interrelationship between physical activity and sedentary behaviour in the context of diverse environmental exposures. A complex set of factors including denser built environment, positive peer relationships and consistent parental support influenced the interrelationship between physical activity and sedentary behaviour. In developing interventions to facilitate active living, it is not only imperative to delineate pathways through which diverse environmental exposures influence physical activity and sedentary behaviour, but also to account for the interrelationship between physical activity and sedentary behaviour.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».