Age and Gender Differences in Youth Physical Activity
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate whether observed gender differences in objectively measured physical activity (PA) in children (8-13 yr) are confounded by physical maturity differences. METHODS: Four hundred and one children (194 boys and 207 girls) volunteered for this study. An Actigraph accelerometer was used to obtain seven consecutive days of minute-by-minute PA data for each participant. Minutes of moderate to vigorous PA per day (MVPA), continuous minutes of MVPA per day (CMVPA), and minutes of vigorous PA per day (VPA) were derived from the accelerometer data. Age at peak height velocity (APHV), an indicator of somatic maturity, was predicted in all individuals. Gender differences in the PA variables were analyzed using a two-way (gender x age) ANOVA. RESULTS: Levels of PA decreased with increasing chronological age in both genders (P < 0.05). When aligned on chronological age, boys had a higher MVPA at 10-13 yr, a higher CMVPA at 9-12 yr, and a higher VPA at 9-13 yr (P < 0.05). When aligned on biological age, PA declined with increasing maturity (P < 0.05); however, gender differences between biological age groups disappeared. CONCLUSION: The observed age-related decline in adolescent boys and girls PA is antithetical to public health goals; as such, it is an important area of research. To fully understand gender disparities in PA, consideration must be given to the confounding effects of physical maturity.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».