Assessing Walking Behaviors of Selected Subpopulations
Notice bibliographique
Résumé
Recent innovations in physical activity (PA) assessment have made it possible to assess the walking behaviors of a wide variety of populations. Objective measurement methods (e.g., pedometers, accelerometers) have been widely used to assess walking and other prevalent types of PA. Questionnaires suitable for international populations (e.g., the International Physical Activity Questionnaire and the Global Physical Activity Questionnaire) and measurement techniques for the assessment of gait patterns in disabled populations allow for the study of walking and its health benefits among many populations. Results of studies using the aforementioned techniques indicate that children are more active than adolescents and adolescents are more active than adults. Males, particularly young males, are typically more active than females. The benefits associated with regular participation in PA for youth and walking for older adults have been well documented, although improvements in the assessments of physical, cognitive, and psychosocial parameters must be made if we are to fully understand the benefits of walking for people of all ages. Most youth meet appropriate age-related PA activity recommendations, but adults, particularly older adults and adults with disabilities, are less likely to meet PA levels necessary for the accrual of health benefits. International studies indicate variation in walking by culture. It is clear, however, that walking is a prevalent form of PA across countries and a movement form that has great potential in global PA promotion. Continued development of measurement techniques that allow for the study of individualized gait patterns will help us add to the already rich body of knowledge on chronically disabled populations and allow for individual prescriptions for these populations.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».