Intensity- and Domain-Specific Levels of Physical Activity and Sedentary Behavior in 10- to 14-Year-Old Children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: to investigate levels of physical activity (PA) and sedentary behavior (SB) in 10- to 14-year-olds and to determine PA differences between week-weekend days, genders and school stages. METHODS: 241 children were recruited from 15 primary and 15 secondary schools. PA was assessed for 7 days using the SenseWear Mini Armband and an electronic diary. Week-weekend and gender differences were determined using 2-way repeated-measures ANOVA. Combined intensity- and domain-specific PA differences between genders and school stages were examined using 2-way ANOVA. RESULTS: Weekdays were more active compared with weekend days. Physical activity level (PAL) of boys was higher compared with girls. Boys showed more moderate (+15 min/day) and vigorous PA (+9 min/day), no differences were found for SB and light PA. Secondary school children showed more SB (+111 min/day), moderate (+8 min/day) and vigorous (+9 min/day) PA and less light PA (-66 min/day) compared with primary school children. No difference was found for PAL. The results of the combined intensity- and domain-specific parameters revealed more nuanced differences between genders and school stages. CONCLUSIONS: Our results demonstrate the complexity of PA and SB behavior of children, indicating the need for a multidimensional and differentiated approach in PA promotion.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».