MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2185682280 · doi:10.56421/ujslcbr.v3i0.151

The Creation and Implementation of an Electronic Exercise Prescription at an Ontario Family Health Team

2014· article· en· W2185682280 sur OpenAlexaffabout
Aaron Gazendam, Erica Leanne Pascoal

Notice bibliographique

RevueUndergraduate Journal of Service Learning & Community-Based Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKinesiologyOverweightGerontologyHealth promotionObesityMedicinePromotion (chess)Medical prescriptionGuidelineDisease preventionDiseasePhysical activityFamily medicinePhysical therapyPublic healthNursingEnvironmental healthInternal medicinePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent evidence shows that 85% of Canadian adults do not meet the recommended physical activity (PA) guidelines set forth by the Canadian Society for Exercise Physiology (Colley et al. 2011). In Kingston, Ontario, Canada 66% of males and 50% of females are overweight or obese, which may be associated with decreased PA levels among the Kingston community as compared to previous years (Vital Signs 2012). There is unequivocal evidence regarding the importance of physical activity in the prevention of a wide variety of diseases and obesity. Regular PA is inversely related to the occurrence of obesity, cardiovascular disease, type 2 diabetes, hypertension, and other common lifestyle related diseases. CSEP’s suggested 150minutes of weekly PA is a guideline to help Canadians achieve the health benefits and disease prevention associated with regular PA (Haskell et al. 2007). At Queen’s University, located in Kingston, senior students in the School of Kinesiology and Health Studies have been given a chance to make an impact on the PA levels of Kingston residents through the Community-Based Physical Activity Promotion course. By connecting students with a community-based group or organization, the year-long course provides an opportunity for students to practically apply the theories, evidence, and skills discussed in course seminars to the promotion of community PA involvement.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,633
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,319 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUndergraduate Journal of Service Learning & Community-Based ResearchMême sujetPhysical Activity and HealthTravaux en français237 207