IS PHYSICAL ACTIVITY INVERSELY RELATED TO TIME SPENT IN HOMEWORK, TELEVISION, VIDEO GAMES, OR COMPUTER?
Notice bibliographique
Résumé
Physical activity is an important component of a healthy lifestyle. Recently, many authors have suggested that the increased amount of time adolescents spend on television watching, and computer/video games takes away from the amount of time spent doing physical activity. However, before the advent of television and computers, adolescents still participated in other non-physical leisure-time activities (e.g. board games, reading, chess, etc). Therefore, the objective of this study was to determine if there was an inverse relationship between the time spent during physical activity and the time spent during each of the following: television, homework, video games, and computers. We surveyed 743 high school students on their participation in sports and time spent doing the various non-physical leisure-time activities mentioned above, split by weekdays and weekends. We defined inactivity as no sports participation, and slight activity as < 5 hours per week in each of 1–2 sport activities. We defined moderate activity as participation in one activity for 5–10 hours/week, or < 5 hours participation per week in each of 3 or more activities. High activity was defined as > 10 hours/wk in at least one activity. Time spent during non-physical activities was categorized as none, 1 hour, 2–3 hours, 4–5 hours, and > 5hours. Overall, 12% of our respondents were inactive, 11% were slightly active, 56% were moderately active, and 20% were highly active. We employed logistic regression, dichotomizing physical activity into two groups: inactive or slightly active vs. moderately or highly active. The analysis revealed an inverse association with weekday television watching (odds ratio: 0.7, 95% CI: 0.5, 1.0). Time spent on the computer was positively associated with physical activity (odds ratio: 3.17, 95% CI: 1.6, 6.4). We conclude that in our cohort, not all sedentary pursuits lead to decreased physical activity.
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 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».