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Enregistrement W2153060116 · doi:10.1123/jpah.2014-0168

Results from Finland’s 2014 Report Card on Physical Activity for Children and Youth

2014· article· en· W2153060116 sur OpenAlexaboutno aff
Jarmo Liukkonen, Timo Jaakkola, Sami Kokko, Arto Gråstén, Sami Yli‐Piipari, Pasi Koski, Jorma Tynjälä, Anne Soini, Timo Ståhl, Tuija Tammelin

Notice bibliographique

RevueJournal of Physical Activity and Health · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJyväskylän YliopistoHelsingin Yliopisto
Mots-clésReport cardPhysical activityGrading (engineering)Positive Youth DevelopmentPsychologyGovernment (linguistics)Sedentary behaviorMedical educationLife styleApplied psychologyMedicineDevelopmental psychologyPhysical therapyPedagogyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Finnish 2014 Report Card on Physical Activity (PA) for Children and Youth is the first assessment of Finland's efforts in promoting and facilitating PA opportunities for children and youth using the Active Healthy Kids Canada grading system. The Report Card relies primarily on research findings from 6 Research Institutes, coordinated by the University of Jyväskylä. The Research Work Group convened to evaluate the aggregated evidence and assign grades for each of the 9 PA indicators, following the Canadian Report Card protocol. Grades from A (highest) to F (lowest) varied in Finland as follows: 1) Overall physical activity-fulfillment of recommendations (D), 2) Organized sport participation (C), 3) Active play (D), 4) Active transportation (B), 5) Sedentary behaviors (D), 6) Family and peers (C), 7) School (B), 8) Community and the built environment (B), and 9) Government (B). This comprehensive summary and assessment of indicators related to PA in Finnish children and youth indicates that Finland still has many challenges to promote a physically active life style for youth.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,198
Score d'incertitude au seuil0,394

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,004

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations27
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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