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Enregistrement W1779343647

Déterminants économiques et démographiques de la participation à l'activité physique au Canada

2014· article· fr· W1779343647 sur OpenAlexaboutno aff
Katherine Pineault

Notice bibliographique

RevueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSport and Mega-Event Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La part importante des dépenses publiques attribuées à la santé justifie facilement l'intérêt porté aux analyses sur les déterminants de la santé et les ceux entourant l'adoption de certains comportements. L'inactivité physique ayant été identifiée comme un risque important à la santé, nous souhaitons nous attarder aux dynamiques entourant l'adoption d'activité physique. Dans le cadre de ce mémoire, nous étudierons le choix économique de consommer de l'activité physique et ses déterminants économiques et démographiques chez les Canadiens et Canadiennes en 2010. Le premier chapitre fait état de la littérature existante sur les déterminants de la pratique de l'activité physique. Le deuxième chapitre traite de la méthodologie utilisée, soit le modèle probit. Le troisième chapitre porte sur les données utilisées pour les fins d'analyse. Enfin, le quatrième chapitre traite des résultats obtenus, de leur interprétation et des limites de l'analyse. Dans nos analyses, nous trouvons que la pratique d'activité physique est en général liée positivement au revenu permanent. La probabilité de participer à une activité physique diminue avec le fait d'être une femme, de ne pas être Blanc, d'être immigrant, et avec l'âge, de façon non-linéaire. La probabilité de participer à certaines activités est plus fortement affectée par le revenu permanent; comme pour la course, le ski et le tennis, alors que d'autres activités le sont moins, tel que la marche, le baseball et le soccer. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Activité physique, santé, revenu.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,294

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2014
Routes d'admission1
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