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Enregistrement W2015004678 · doi:10.1097/00005768-200105001-00179

TRACKING OF PHYSICAL FITNESS FROM CHILDHOOD TO ADULTHOOD

2001· article· en· W2015004678 sur OpenAlexaffabout
François Trudeau, R.J. Shephard, François Arsenault, Louis Laurencelle

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2001
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChildren's Physical and Motor Development
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTracking (education)Physical fitnessPhysical medicine and rehabilitationPsychologyComputer scienceMedicinePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of the present study was to investigate tracking of physical fitness: muscular strength (handgrip), endurance (sit-ups), and aerobic fitness (PWC/kg) from childhood to middle age. A sub-group of 95 women (57 experimental and 38 control subjects) and 96 men (56 experimental and 40 control subjects) was randomly selected from original participants in the Trois-Rivières growth and development study. Data was gathered during the period 1970–1977 and during a recall performed in 1996–1997. Tracking between 10, 11, 12 and 35 years was measured by correlation analysis. Correlation coefficients for grip strength increased slightly at each interval 10–35, 11–35 and 12–35 years from 0.56 to 0.63 in women and from 0.45 to 0.61 in men (P < 0.001). Tracking for sit-ups was less consistent, increasing from 0.29 to 0.38 for women and 0.23 to 0.54 for men (P < 0.05), respectively, over the same intervals. Tracking of PWC/kg between 11 and 35 years was significant but low, both in women (r = 0.24) and in men (r = 0.34) (P < 0.05). We conclude that physical fitness components continually used over lifetime, such as grip strength, are relatively stable. However, components that are less likely to be used continually, such as cardiorespiratory fitness and abdominal endurance show less consistent tracking. The latter fitness components should be targeted for lifetime intervention programs. Supported by CFLRI #951R110

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 enseignants0,511
Score d'incertitude au seuil0,946

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations6
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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