Hours spent and energy expended in physical activity domains: Results from The Tomorrow Project cohort in Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Knowledge of adult activity patterns across domains of physical activity is essential for the planning of population-based strategies that will increase overall energy expenditure and reduce the risk of obesity and related chronic diseases. We describe domain-specific hours of activity and energy expended among participants in a prospective cohort in Alberta, Canada. METHODS: The Past Year Total Physical Activity Questionnaire was completed by 15,591 Tomorrow Project® participants, between 2001 and 2005 detailing physical activity type, duration, frequency and intensity. Domain-specific hours of activity and activity-related energy expenditure, expressed as a percent of total energy expenditure (TEE) (Mean (SD); Median (IQR)) are reported across inactive (<1.4), low active (1.4 to 1.59), active (1.6 to 1.89) and very active (≥ 1.9) Physical Activity Level (PAL = TEE:REE) categories. RESULTS: In very active women and amongst all men except those classified as inactive, activity-related energy expenditure comprised primarily occupational activity. Amongst inactive men and women in active, low active and inactive groups, activity-related energy expenditure from household activity was comparable to, or exceeded that for occupational activity. Leisure-time activity-related energy expenditure decreased with decreasing PAL categories; however, even amongst the most active men and women it accounted for less than 10 percent of TEE. When stratified by employment status, leisure-time activity-related energy expenditure was greatest for retired men [mean (SD): 10.8 (8.5) percent of TEE], compared with those who were fully employed, employed part-time or not employed. Transportation-related activity was negligible across all categories of PAL and employment status. CONCLUSION: For the inactive portion of this population, active non-leisure activities, specifically in the transportation and occupational domains, need to be considered for inclusion in daily routines as a means of increasing population-wide activity levels. Environmental and policy changes to promote active transport and workplace initiatives could increase overall daily energy expenditure through reducing prolonged sitting time.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».