Modeling Frequency and Duration of Out-of-Home Participation in Physical Activity by School-Age Children
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the frequency and the duration of participation in physical activity by children who go to school in the city of Dhaka, Bangladesh. The study uses data from a 2012 activity-based travel diary survey of 245 students in Grades 6 to 10 in the Dhaka metropolitan area. To explore the trade-offs between factors that affect the frequency of out-of-home physical activity, including the use of active transportation, this study used a zero-inflated Poisson (ZIP) regression model. Additionally, parametric hazard models were estimated to examine the duration of physical activities. The results of the ZIP count model suggest that personal and household characteristics, attributes of the built environment, and time commitments for other mandatory and discretionary activities influence the frequency of participation in physical activity. For example, an increase in the number of children in the household and the presence of sidewalks increased the frequency of out-of home, out-of-school physical activity if everything else was held equal. In contrast, travel time to school, the presence of traffic intersections, and the time commitment for tutoring sessions negatively affected participation in physical activity. In the modeling of the duration of out-of-home physical activity, this study found that a Weibull parametric hazard model outperformed a log logistic model. The duration was influenced by sociodemographic characteristics, spatial context, and escort arrangements. For instance, car ownership and a parental escort increased the duration of physical activity. The paper offers an in-depth behavioral understanding of children's physical activities in a developing country.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».