Does activity space size influence physical activity levels of adolescents?—A GPS study of an urban environment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physical activity (PA) is closely linked with child and youth health, and active travel may be a solution to enhancing PA levels. Activity spaces depict the geographic coverage of one's travel. Little is known about activity spaces and PA in adolescents. OBJECTIVE: To explore the relation between adolescent travel (using a spatial measure of activity space size) and daily moderate-to-vigorous PA (MVPA), with a focus on school days. METHODS: In Fall 2012, we used Global Positioning Systems to manually identify trips and generate activity spaces for each person-day; quantified by area for 39 students (13.8±0.6 years, 38% female) attending high school in urban Downtown Vancouver, Canada. We assessed the association between activity space area and MVPA using multi-level regression. We calculated total, school-day and trip-based MVPA for each valid person-day (accelerometry; ≥ 600 min wear time). RESULTS: (95% CI 1.3-3.0). There was no association between activity space size and school-day MVPA. Students accrued 21.8 min/day (95% CI 19.2-24.4) of MVPA during school hours, 19.4 min/day (95% CI 15.1-23.7) during travel, and 28.3 min/day (95% CI 22.3-34.3) elsewhere. CONCLUSION: School and school travel are important sources of PA in Vancouver adolescents, irrespective of activity space area covered.
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.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle