Guides d’activité physique pour les Canadiens : stratégies de diffusion des messages, attentes réalistes pour le changement et évaluationCet 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).
Notice bibliographique
Résumé
Physical activity guidelines offer evidence-based behavioural benchmarks that relate to reduced risk of morbidity and mortality if people adhere to them. Essentially, the guidelines tell people what to do, but not why and how they should do it. Thus, to motivate adherence, messages that translate guidelines should convey not only how much physical activity one should attempt and why it is recommended, but also how to achieve such a recommendation. Canada's physical activity guides exemplify how guidelines can be translated. This paper (i) provides a brief overview of the challenges encountered in creating the existing guides and (ii) highlights important practical issues and empirical evidence that should be considered in the future when translating guidelines into messages and disseminating these messages. We draw on the successes of past efforts to translate the goals of physical activity guidelines and on recent literature on messages and media campaigns to make recommendations. Information to motivate people to move toward the goals in physical activity guidelines should be translated into a set of messages that are informative, thought provoking, and persuasive. These messages should be disseminated to the public via a multi-phase social-marketing campaign that is carefully planned and thoroughly evaluated.
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 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 | 0,074 | 0,151 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,006 |
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 ».