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Enregistrement W1762052602 · doi:10.17269/cjph.97.1551

Évaluation de la qualité des podomètres commerciaux

2006· article· fr· W1762052602 sur OpenAlexaboutno aff
Catrine Tudor‐Locke, Susan B. Sisson, Sarah M. Lee, Cora L. Craig, Ronald C. Plotnikoff, Adrian Bauman

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePhytoplasmas and Hemiptera pathogens
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contexte : Cette etude visait : 1) a evaluer la qualite des podometres promotionnels distribues a grande echelle dans les boites de cereales lors de l'edition 2004 de la campagne Canada en mouvement; et 2) a etablir une batterie de protocoles d'essai pour orienter le consensus futur autour des normes industrielles de qualite des podometres. Methode : Quinze compteurs de pas Special K* de Kellogg (« podometres K » ou « K »; fabriques pour Kellogg Canada par Sasco, Inc.) et neuf podometres Yamax (Yamax; Yamax Corporation de Tokyo, au Japon) ont ete testes sur neuf personnes. Nous leur avons fait subir: 1 ) un test de 20 pas; 2) un test en milieu conditionne sur tapis roulant a 80 m·min -1 (3 milles·h -1 ) et en automobile; et 3) un test de 24 heures en milieu naturel, par rapport aux resultats d'un accelerometre. Resultats: Cinquante-trois p. cent des podometres K ont reussi le test des 20 pas, contre 100 % des Yamax. Le pourcentage d'erreur absolu moyen du K durant la marche sur tapis roulant etait de 24,2±33,9, contre 3,9±6,6% pour le Yamax. Le K a decele 5,7 fois plus de non-pas que le Yamax lors du test en automobile. En milieu naturel, le pourcentage d'erreur absolu moyen par rapport a un accelerometre ActiGraph etait de 44,9±34,5 % pour le K et de 19,5±21,2 % pour le Yamax. Conclusions: Les podometres K sont trop imprecis pour etre juges acceptables. Nous suggerons d'employer pour la recherche des podometres: 1) dont le seuil de sensibilite est de 0,35 G; 2) pouvant deceler une erreur de ±1 pas selon le test des 20 pas (autrement dit, dont le taux d'erreur est inferieur a 5 %); 3) pouvant deceler une erreur de ±1 % la plupart du temps lors du test de marche sur tapis roulant a 80 m·min -1 (3 milles·h -1 ); et 4) pouvant denombrer les pas par jour dans une proportion de 10 % du resultat de l'ActiGraph au moins 60 % du temps, ou dans une proportion de 10 % des resultats du Yamax obtenus en milieu naturel.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,235

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2006
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Résumé présentoui

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