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Enregistrement W2128899866 · doi:10.1123/jpah.5.6.930

Systematic Review of Active Commuting to School and Children’s Physical Activity and Weight

2008· review· en· W2128899866 sur OpenAlexaff
Murray C. Lee, Marla Orenstein, Maxwell J. Richardson

Notice bibliographique

RevueJournal of Physical Activity and Health · 2008
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverweightAssociation (psychology)Psychological interventionPhysical activityBody mass indexObesityActive livingCross-sectional studyMedicineGerontologyDemographyCausationEnvironmental healthPsychologyPhysical therapyPsychiatryEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The recent decline in children's active commuting (walking or biking) to school has become an important public health issue. Recent programs have promoted the positive effects of active commuting on physical activity (PA) and overweight. However, the evidence supporting such interventions among schoolchildren has not been previously evaluated. METHODS: This article presents the results of a systematic review of the association between active commuting to school and outcomes of PA, weight, and obesity in children. RESULTS: We found 32 studies that assessed the association between active commuting to school and PA or weight in children. Most studies assessing PA outcomes found a positive association between active commuting and overall PA levels. However, almost all studies were cross-sectional in design and did not indicate whether active commuting leads to increased PA or whether active children are simply more likely to walk. Only 3 of 18 studies examining weight found consistent results, suggesting that there might be no association between active commuting and reduced weight or body mass index. CONCLUSION: Although there are consistent findings from cross-sectional studies associating active commuting with increased total PA, interventional studies are needed to help determine causation.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,005
Bibliométrie0,0080,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,355 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations223
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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