Physical Activity Among Canadian Children on School Days and Nonschool Days
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Schools are frequently cited as a favorable venue to promote physical activity (PA), however little data exist describing times when students are least active. Our objective was to overcome this limitation and describe time periods when students are least active. METHODS: We used a cross-sectional design to assess patterns of PA in 923 grade 5 students [mean age: 10.9 (± 0.4) years] from 30 schools in Alberta, Canada. Students wore time-stamped pedometers for 9 consecutive days, providing 7 full days of data. We compared step counts adjusted for nonwear time between school days and nonschool days as well as during school hours and after school hours. RESULTS: 689 (75%) students provided complete data. The average daily step count was higher on school days (boys 13,476 ± 4123 step/day; girls 11,436 ± 3158 steps/day) than nonschool days (boys 11,009 ± 5542 steps/day; girls 10,256 ± 5206 steps/day). More steps were also taken during school hours than nonschool hours (boys +206 ± 420 steps/hour, P < .001; girls 210 ± 347, P < .001 steps/hour). CONCLUSIONS: PA levels of children are below Canadian recommended levels for optimal growth and health. Health promotion should emphasize PA particularly among girls, outside school hours, and weekends.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».