A multilevel examination of gender differences in the association between features of the school environment and physical activity among a sample of grades 9 to 12 students in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Creating school environments that support student physical activity (PA) is a key recommendation of policy-makers to increase youth PA. Given males are more active than females at all ages, it has been suggested that investigating gender differences in the features of the environment that associate with PA may help to inform gender-focused PA interventions and reduce the gender disparity in PA. The purpose of this cross-sectional study was to explore gender differences in the association between factors of the school environment and students' time spent in PA. METHODS: Among a sample of 10781 female and 10973 male students in grades 9 to 12 from 76 secondary schools in Ontario, Canada, student- and school-level survey PA data were collected and supplemented with GIS-derived measures of the built environment within 1-km buffers of the 76 schools. RESULTS: Findings from the present study revealed significant differences in the time male and female students spent in PA as well as in some of the school- and student-level factors associated with PA. Results of the gender-specific multilevel analyses indicate schools should consider providing an alternate room for PA, especially for providing flexibility activities directed at female students. Schools should also consider offering daily physical education programming to male students in senior grades and providing PA promotion initiatives targeting obese male students. CONCLUSIONS: Although most variation in male and female students' time spent in PA lies between students within schools, there is sufficient between-school variation to be of interest to practitioners and policy-makers. More research investigating gender differentials in environment factors associated with youth PA are warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».