Associations Between School Recreational Environments and Physical Activity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: School environments may promote or hinder physical activity in young people. The purpose of this research was to examine relationships between school recreational environments and adolescent physical activity. METHODS: Using multilevel logistic regression, data from 7638 grade 6 to 10 students from 154 schools who participated in the 2005/06 Canadian Health Behaviour in School-Aged Children Survey were analyzed. Individual and cumulative effects of school policies, varsity and intramural athletics, presence and condition of fields, and condition of gymnasiums on students' self-reported physical activity (>or=2 h/wk vs <2 h/wk) were examined. RESULTS: Moderate gradients in physical activity were observed according to number of recreational features and opportunities. Overall, students at schools with more recreational features and opportunities reported higher rates of class-time and free-time physical activity; this was strongest among high school students. Boys' rates of class-time physical activity were 1.53 (95% confidence interval (CI) = 1.12-1.80) times as high at high schools with the most recreational features as at schools with the fewest. Similarly, girls' rates of free-time physical activity at school were 1.62 (95% CI: 0.96-2.21) times as high at high schools with the most opportunities and facilities as compared to schools with the fewest. Modest associations were observed between individual school characteristics and class-time and free-time physical activity. CONCLUSIONS: Taken together, the cumulative effect of school recreational features may be more important than any one characteristic individually.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».