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Enregistrement W1982687468 · doi:10.1155/2012/342386

Adolescent Weight Status and Related Behavioural Factors: Web Survey of Physical Activity and Nutrition

2011· article· en· W1982687468 sur OpenAlexafffundabout
Kate Storey, Laura E Forbes, Shawn N. Fraser, John C. Spence, Ronald C. Plotnikoff, Kim D. Raine, Linda J. McCargar

Notice bibliographique

RevueJournal of Obesity · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensAthabasca UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchInstituto DanoneAlberta Heritage Foundation for Medical ResearchDanoneFondation pour la Recherche MédicaleAlberta Innovates - Health SolutionsDanone Institute of CanadaAlberta InnovatesHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésMedicinePhysical activityGerontologyWeb applicationWeb surveyWorld Wide WebPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose. To identify whether non-overweight students were different from their overweight or obese peers with respect to diet, suboptimal meal behaviours, and physical activity using a self-administered web-based survey. Methods. 4097 adolescents living in Alberta, Canada completed Web-SPAN (Web Survey of Physical Activity and Nutrition). Students were classified as overweight or obese, and differences were described in terms of nutrient intakes, physical activity, and meal behaviours. Results. Non-overweight students consumed significantly more carbohydrate and fibre, and significantly less fat and high calorie beverages, and had a higher frequency of consuming breakfast and snacks compared to overweight or obese students. Both non-overweight and overweight students were significantly more active than obese students. Conclusions. This research supports the need to target suboptimal behaviours such as high calorie beverage consumption, fat intake, breakfast skipping, and physical inactivity. School nutrition policies and mandatory physical education for all students may help to improve weight status in adolescents.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,541

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, 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

Citations17
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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