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Enregistrement W2047987667 · doi:10.1080/02701367.2008.10599457

Walking for Health in Pregnancy

2008· article· en· W2047987667 sur OpenAlexaff
Jennifer M. DiNallo, Nancy I. Williams, Danielle Symons Downs, Guy C. Le Masurier

Notice bibliographique

RevueResearch Quarterly for Exercise and Sport · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensVancouver Island University
Organismes subventionnairesNational Center for Research Resources
Mots-clésPaceTreadmillEnergy expenditurePreferred walking speedPhysical therapyPregnancyPhysical activityMedicineGestationMetabolic equivalentPhysical medicine and rehabilitationGeographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to examine RT3 accelerometer activity counts and activity energy expenditure of 36 pregnant women at 20 and 32 weeks' gestation during treadmill walking and free-living conditions. During treadmill walking, oxygen consumption was collected, and activity energy expenditure was estimated for a 30-min walk at a self-selected walking pace. The number of min it would take a pregnant woman to meet exercise recommendations (i.e., kcal/week) were calculated. Preliminary activity count cut points at a self-selected walking pace were then estimated and applied in interpreting free-living data. For the treadmill walking condition, the self-selected walking pace significantly decreased from 20 to 32 weeks' gestation. Additionally, few women (< 12% each day) met physical activity guidelines in the free-living condition. Encouraging pregnant women to walk for 30-40 min per day at a self-selected walking pace may be an appropriate public health recommendation.

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)0,001
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,943
Score d'incertitude au seuil0,311

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,333 · 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'étudeAutre devis
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

Citations33
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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