Trends in physical activity research in Canada
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to assess Canada's physical activity research productivity by (i) assessing Canada's contribution to global physical activity research, (ii) determining trends in Canadian physical activity research over time, and (iii) identifying research areas of greater or lesser representation. A Medline search was performed to identify physical activity research published between 1990 and 2005 from Canadian institutions or using Canadian data. Trends over time were plotted and compared with global physical activity research patterns. Original and review articles were sorted based on subject characteristics, nature of physical activity contribution, province and institution of origin, and research area or "pillar". A total of 5302 Canadian physical activity articles were identified for the period 1990-2005, representing 4.9% of global physical activity research. After manual sorting of abstracts, 3829 relevant articles were included for further analysis. A majority of Canada's physical activity research has come from Ontario (49%), followed by Quebec (21%), Alberta (10%), and British Columbia (10%). Where physical activity was the primary research focus, the biomedical and clinical pillars each accounted for 39% of Canadian research, with lesser contributions from population health (14%) and health services (2%). Physical activity research productivity in Canada has paralleled global trends over the last 15 years. There is currently less physical activity research being conducted in population health and health services than in the biomedical and clinical areas; however, these areas play an important role in the development of public health policy and programs targeted at reducing the burden of physical inactivity and obesity in Canada.
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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 | 0,016 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,045 | 0,114 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».