Physical activity during recess among 13–14 year old Mexican girls
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physical activity patterns during recess have been poorly described among adolescents. Physical activity levels could be captured the most accurately using a combination of instruments. The purposes of this study were to describe the physical activity patterns during school recess in a sample of 13-14 year old Mexican girls, to examine differences in these patterns as assessed using three physical activity measurement instruments and to understand the influence of body weight status on the observed associations. METHODS: The study population included seventy-two female adolescents from a private school in Mexico City. Three different instruments were used to monitor physical activity patterns during the recess break including an accelerometer, direct observation (SOFIT instrument), and a physical activity recall. Descriptive analyses were used to characterize physical activity patterns, and one-way ANOVA was used to examine differences across physical activity instruments. RESULTS: Based on the accelerometer data, more than 90% of the recess period was spent at a light or sedentary intensity. Based on SOFIT and recall, the two most frequent activities were standing and walking. There was a significant difference (p < 0.05) between the three instruments for time spent in all physical activity intensities. CONCLUSION: The large amount of time spent in light and sedentary intensity activities during recess indicates the necessity to intervene upon this opportunity for adolescents to engage in more vigorous forms of physical activity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».