Interval pedometry to quantify physical activity patterns in rural children
Notice bibliographique
Résumé
Rural children are less physically active than urban children. Recording step accumulation at specific times (interval pedometry) may identify different patterns of physical activity (PA) participation. This study examined PA patterns between those living in a rural town and those living out of town examined the utility of interval pedometry. Steps were recorded at 6 intervals/d for 7d (n=56, 8–10 years), body composition and aerobic performance were assessed. Children residing in town had higher mean daily steps compared to children living out of town (11,506 vs. 9665; p<0.05); accounted for by weekday differences. Interval pedometry revealed that children living out of town obtained fewer steps (1846 vs. 2806) in the after school interval (15:20–18:00; r=−0.427, p<0.01); with no significant difference in the remaining 5 intervals. The 12:45–15:20 interval represented 26% of daily steps, while the highest step intensity was achieved during lunch recess (30.3 steps/min). The 18:00‐bedtime interval best predicted mean daily steps (r 2 =0.536, p<0.01); the after school intervals (step count and rate) were related to aerobic performance (p<0.05). This study demonstrates that children living outside of a rural town are especially at increased risk for physical inactivity. Interval pedometry is an effective method to detect differences in daily PA patterns. Supported by Manitoba Institute of Child Health.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».