Progress and Pitfalls in the Use of the International Physical Activity Questionnaire (IPAQ) for Adult Physical Activity Surveillance
Notice bibliographique
Résumé
Before the development of the International Physical Activity Questionnaire (IPAQ), population measures of physical activity were country-specific, noncomparable, and mostly developed to assess leisure-time activity. Given the global increases in noncommunicable disease1 the need for internationally comparable physical activity surveillance measures was identified. An initial meeting at World Health Organization Headquarters in 1998 convened a group of physical activity scientists to plan the development and testing of such a measure, resulting in IPAQ. The purpose of this commentary is to reflect upon the first decade of experience with IPAQ, compare its intended to its actual use, and comment on its strengths and weaknesses as an addition to the armamentarium of self-report physical activity measures. IPAQ development was premised on the need to develop international population measurement to assess ‘total physical activity’ across the domains of work, domestic tasks, active transport, and leisure time, because patterns of activity across domains were expected to vary widely by country.2 IPAQ was developed because of the desire for cross-country comparison and international physical activity surveillance. To enhance use across countries, the measures were
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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 | 0,345 | 0,524 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,017 |
| Communication savante | 0,009 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».