Physical activity in Ontario preschoolers: prevalence and measurement issues
Notice bibliographique
Résumé
Early childhood is a critical period for the development of active living behaviours; however, very little is known about the physical activity levels of preschoolers from Canada. The objectives of this study were to (i) examine physical activity in a sample of Ontario preschoolers by using high-frequency accelerometry to determine activity and step counts; (ii) assess the relationship between step counts and physical activity; (iii) examine the influence of epoch length or sampling interval on physical activity; and (iv) compare measured physical activity to existing recommendations. Thirty 3- to 5-year-old children wore accelerometers to monitor habitual physical activity in 3-s epochs over a 7-day period. Preschoolers engaged in an average of 220 min of daily physical activity, 75 min of which were spent in moderate-to-vigorous physical activity (MVPA), and they accumulated 7529 ± 1539 steps·day(-1). Preschoolers who engaged in more MVPA also took more steps on a daily basis (r = 0.81, p < 0.001). Compared with a 3-s epoch, sampling intervals of 15, 30, and 60 s resulted in an average of 2.9, 9.0, and 16.7 missed minutes of MVPA per day, respectively. All 30 preschoolers met the National Association for Sport and Physical Education recommendation of at least 120 min of total physical activity per day for preschool-age children. Our data highlight important methodological considerations when measuring physical activity in preschoolers and the need for preschool-specific physical activity guidelines for Canadian children.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».