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Enregistrement W2124751694 · doi:10.1136/bjsm.2007.042036

An active school model to promote physical activity in elementary schools: Action schools! BC

2008· article· en· W2124751694 sur OpenAlexaffabout
P-J Naylor, Heather Macdonald, Darren E. R. Warburton, Kaye E. Reed, Heather McKay

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Sports Medicine · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensVancouver Coastal Health Research InstituteUniversity of British ColumbiaVancouver Coastal HealthUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePhysical activityPhysical therapyDemographyPsychologyPediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To assess the impact of an active school model on children's physical activity (PA). DESIGN: 16-month cluster randomised controlled trial. SETTING: 10 elementary schools in Greater Vancouver, BC. PARTICIPANTS: 515 children aged 9-11 years. INTERVENTION: Action Schools! BC (AS! BC) is an active school model that provided schools with training and resources to increase children's PA. Schools implemented AS! BC with support from either external liaisons (liaison schools, LS; four schools) or internal champions (champion schools, CS; three schools). Outcomes were compared with usual practice (UP) schools (three schools). MAIN OUTCOME MEASUREMENTS: PA was measured four times during the study using pedometers (step count, steps/day). RESULTS: Boys in the LS group took 1175 more steps per day, on average, than boys in the UP group (95% CI: 97 to 2253). Boys in the CS group also tended to have a higher step count than boys in the UP group (+804 steps/day; 95% CI: -341 to 1949). There was no difference in girls' step counts across groups. CONCLUSIONS: The positive effect of the AS! BC model on boys' PA is important in light of the current global trend of decreased PA.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations103
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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