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Enregistrement W2015035391 · doi:10.1139/h07-161

Établissement du profil de l’activité physique et de l’inactivité : la prochaine générationCet article est tiré d’un supplément intitulé <i>Advancing physical activity measurement and guidelines in Canada: a scientific review and evidence-based foundation for the future of Canadian physical activity guidelines</i> (Favoriser les lignes directrices et la mesure de l’activité physique au Canada: examen scientifique et justification selon les données probantes pour l’avenir des lignes directrices de l’activité physique canadienne) publié par <i>Physiologie appliquée, nutrition et métabolisme</i> et la <i>Revue canadienne de santé publique</i>. On peut aussi mentionner Appl. Physiol. Nutr. Metab. 32 (Suppl. 2F) ou Can. J. Public Health 98 (Suppl. 2).

2007· review· fr· W2015035391 sur OpenAlexaffvenueabout
Dale Esliger, Mark S. Tremblay

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2007
Typereview
Languefr
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanStatistics Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’évaluation précise de la quantité d’activité physique pratiquée de façon régulière constitue une donnée fondamentale dans l’étude de la relation entre l’activité physique et la santé. Cependant, plusieurs techniques de mesure de l’activité physique ne donnent que des résultats valables pour une seule journée comme, par exemple, la dépense d’énergie réalisée d’après une auto-évaluation par questionnaire, le nombre de pas fait d’après un podomètre, l’intensité d’activité physique mesurée au moyen d’un accéléromètre comptant le temps à faire des exercices d’intensité modérée à vigoureuse. On peut maintenant utiliser les techniques de monitorage qui informent davantage sur les comportements actifs et sédentaires pour approfondir l’étude de la relation entre la santé et la fréquence, l’intensité et la durée des mouvements accomplis. Cet article présente comment un monitorage objectif, avec une attention particulière portée à l’accélérométrie, peut dresser un bilan d’activité / d’inactivité. Au moyen de données objectives prélevées dans la littérature, on présente un bilan kinésique détaillé et des exemples d’étude de cas incorporant des données et leur interprétation. La quantité d’informations recueillies dans ce profil complet offre de nouvelles avenues de surveillance et d’études scientifiques pouvant déboucher sur de nouvelles directives en matière de pratique de l’activité physique. Nous présentons les résultats de diverses façons pour démontrer les dangers d’une mauvaise interprétation des données quand on évalue une population d’après son taux de conformité aux directives contenues dans le Guide d’activité physique canadien. Nous énonçons des recommandations en matière de profil kinésique / akinésique et nous proposons quelques pistes de recherche.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,632
Score d'incertitude au seuil0,732

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,003

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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