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Standardizing and Optimizing the Use of Accelerometer Data for Free-Living Physical Activity Monitoring

2005· article· en· 391 citations· W2121929756 sur OpenAlex· 10.1123/jpah.2.3.366

Pourquoi ce travail est-il dans la base ?

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

Organisme subventionnaire canadienUn organisme canadien l'a financé. Le travail peut ne porter aucune affiliation canadienne.

Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Scores machine (provisoires)

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

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.

Tête enseignante Opus0,326
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants
0,115 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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 découle

Résumé

The unequivocal link between physical activity and health has prompted researchers and public health officials to search for valid, reliable, and logistically feasible tools to measure and quantify free-living physical activity. Accelerometers hold promise in this regard. Recent technological advances have led to decreases in both the size and cost of accelerometers while increasing functionality (e.g., greater memory, waterproofing). A lack of common data reduction and standardized reporting procedures dramatically limit their potential, however. The purpose of this article is to expand on the utility of accelerometers for measuring free-living physical activity. A detailed example profile of physical activity is presented to highlight the potential richness of accelerometer data. Specific recommendations for optimizing and standardizing the use of accelerometer data are provided with support from specific examples. This descriptive article is intended to advance and ignite scholarly dialogue and debate regarding accelerometer data capture, reduction, analysis, and reporting.

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La notice

Revue
Journal of Physical Activity and Health
Thématique
Physical Activity and Health
Domaine
Medicine
Établissements canadiens
Organismes subventionnaires
University of Lethbridge
Mots-clés
AccelerometerPhysical activityComputer scienceData scienceRisk analysis (engineering)Human–computer interactionPhysical medicine and rehabilitationMedicine
Résumé présent dans OpenAlex
oui