Correlates of General and Domain-Specific Sitting Time among Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We examined the correlates of sitting time in a population-based sample of older adults. METHODS: Adults >55 years of age (N = 1296; N = 515 employed; N = 781 unemployed) self-reported measures of demographic and health-related variables, and a measure of sitting time (ie, SIT-Q). RESULTS: Employed total sitting time (min/day) was positively associated with home Internet access (B = 71.2, 95% CI, 8.9 to 133.4, p = .025), body mass index (BMI) (kg/m(2); B = 7.0, 95% CI, 2.1 - 11.9, p = .005), and negatively associated with physical health (B = -2.3; 95% CI, -4.9 to 0.3, p = .013). Unemployed total sitting time was negatively associated with age (B per year = -3.0, 95% CI, -4.9 to -1.1, p = .002), and being male (B = -54.0, 95% CI, -86 .7 to -21.3, p = .001). Unemployed total sitting time was positively associated with Internet access (B = 54.1, 95% CI, 17.7 to 90.4, p = .004) and BMI (B = 4.1, 95% CI, .94 to 7.3, p = .011). CONCLUSIONS: Older adults reported low levels of sitting time. Different correlates emerged for the employed and unemployed samples across sitting domains.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».