MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2194613573 · doi:10.1186/s13104-015-1705-8

Validity of smartphone pedometer applications

2015· article· en· W2194613573 sur OpenAlexafffund
Krystn Orr, Holly S. Howe, Janine Omran, Kristina Smith, Tess Palmateer, E. Alvin, Guy Faulkner

Notice bibliographique

RevueBMC Research Notes · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of TorontoPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésPedometerTreadmillPhysical therapyPhysical activityMedicineStair climbingTest (biology)Physical medicine and rehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Given the widespread use of smartphone pedometer applications and the relatively limited number of published validity tests, this study examined the validity of three popular commercial smartphone pedometer applications (i.e., Accupedo, Moves, and Runtastic Pedometer). PARTICIPANTS: Convenience samples of males and females were recruited for laboratory tests [n = 11; mean: aged 24.18 years (±3.06)] and a free-living test [n = 18; mean: aged 28.78 years (±9.52)]. METHODS: Five conditions were assessed: (a) 20-step test, (b) 40-step stair climbing, (c) treadmill walking and running at different speeds, (d) driving, and (e) 3-day free-living. The Yamax SW-200 pedometer and observed step counts were used as criterion measures. RESULTS: Analyses identified an unacceptable error percentage in all of the applications compared to the pedometer. CONCLUSIONS: Given the inaccuracy of these applications, caution is required in their promotion to the public for self-monitoring physical activity and in their use as tools for assessing physical activity in research trials.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,096
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,096
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,673
Tête enseignante GPT0,544
Écart entre enseignants0,129 · 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

Citations59
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Research NotesMême sujetPhysical Activity and HealthTravaux en français237 207