School Social Fragmentation, Economic Deprivation and Social Cohesion and Adolescent Physical Inactivity: A Longitudinal Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine the independent influence of school economic deprivation, social fragmentation, and social cohesion on the likelihood of participating in no physical activity among students. METHODS: Data are from a large-scale longitudinal study of schools based in disadvantaged communities in Quebec, Canada. Questionnaires were administered every year between 2002 and 2008 among n = 14,924 students aged 12 to 18 from a sample of 70 schools. Cross-sectional and longitudinal analyses were conducted. Multilevel modeling was utilized to account for the clustering of students within schools. Schools were categorized as being low, moderate or high economic deprivation, social fragmentation and social cohesion. Those who indicated that they do no participate in any physical activity during the week were identified as being physically inactive. RESULTS: In baseline multilevel cross-sectional analyses, adolescents attending schools in the highest (compared to the lowest) levels of socioeconomic deprivation and social fragmentation were more likely to be physically inactive (OR = 1.33, 95% CI = 1.03, 1.72; and OR = 1.24, 95% CI = 0.98, 1.56, respectively). Conversely, students attending schools with the highest cohesion were less likely to be physically inactive (OR = 0.78, 95% CI = 0.61, 0.99). In longitudinal analysis, physically active students who attended schools with the highest social fragmentation were more likely to become physically inactive over two years (OR = 1.65, 95% CI = 1.09, 2.51). CONCLUSION: The school socioeconomic environment appears to be an important contextual influence on participation in no physical activity among adolescents. Following adolescents beyond two years is necessary to determine if these environments have a lasting effect on physical activity behavior.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».