The Relationship Between Parental Physical Activity and Screen Time Behaviors and the Behaviors of their Young Children
Notice bibliographique
Résumé
The main purpose of this study was to examine the relationships between parental and children's physical activity and screen time behaviors in a large sample of children in the early years. The results are based on 738 children aged 0-5 years and their parents from the Kingston, Canada area. Parents completed a questionnaire from May to September 2011 that assessed sociodemographic characteristics, their physical activity and screen time, and their child's physical activity and screen time. Logistic regression models, adjusted for potential confounders, were conducted. Parents in the lowest quartile of physical activity were 2.77 (95% confidence interval (CI): 1.68-4.57) times more likely to have a child in the lowest quartile of physical activity compared with parents in the highest quartile of physical activity. Relationships were stronger in two parent homes compared with single-parent homes. Parents in the second (odds ratio = 2.27, 95% CI: 1.36-3.78), third (2.30, 1.32-3.99), and fourth (7.47, 4.53-12.33) screen time quartiles were significantly more likely to have a child in the highest quartile of screen time compared with parents in quartile one. To optimize healthy growth and development in the early years, future family-centered interventions targeting both physical activity and screen time appear important.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».