A multi-level examination of school programs, policies and resources associated with physical activity among elementary school youth in the PLAY-ON study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Given the decline in physical activity (PA) levels among youth populations it is vital to understand the factors that are associated with PA in order to inform the development of new prevention programs. Many studies have examined individual characteristics associated with PA among youth yet few have studied the relationship between the school environment and PA despite knowing that there is variability in student PA levels across schools. METHODS: Using multi-level logistic regression analyses we explored the school- and student-level characteristics associated with PA using data from 2,379 grade 5 to 8 students attending 30 elementary schools in Ontario, Canada as part of the PLAY-Ontario study. RESULTS: Findings indicate that there was significant between-school random variation for being moderately and highly active; school-level differences accounted for 4.8% of the variability in the odds of being moderately active and 7.3% of the variability in the odds of being highly active. Students were more likely to be moderately active if they attended a school that used PA as a reward and not as discipline, and students were more likely to be highly active if they attended a school with established community partnerships. Important student characteristics included screen time sedentary behaviour, participating in team sports, and having active friends. CONCLUSION: Future research should evaluate if the optimal population level impact for school-based PA promotion programming might be achieved most economically if intervention selectively targeted the schools that are putting students at the greatest risk for inactivity.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».