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Enregistrement W2463918993 · doi:10.1123/jpah.2015-0712

Energy Expenditure for 70 Activities in Children and Adolescents

2016· article· en· W2463918993 sur OpenAlexaff
Jeffer Eidi Sasaki, Cheryl A. Howe, Dinesh John, Amanda Hickey, Jeremy A. Steeves, Scott A. Conger, Kate Lyden, Sarah Kozey Keadle, Sarah Burkart, Sofiya Alhassan, David R. Bassett, Patty S. Freedson

Notice bibliographique

RevueJournal of Physical Activity and Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensHealth Sciences North
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésCompendiumEnergy expenditurePhysical activityBasal metabolic rateEnergy metabolismMetabolic equivalentPhysical activity levelPsychologyGerontologyDemographyAnimal scienceMedicinePhysical therapyGeographyBiologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Thirty-five percent of the activities assigned MET values in the Compendium of Energy Expenditures for Youth were obtained from direct measurement of energy expenditure (EE). The aim of this study was to provide directly measured EE for several different activities in youth. METHODS: Resting metabolic rate (RMR) of 178 youths (80 females, 98 males) was first measured. Participants then performed structured activity bouts while wearing a portable metabolic system to directly measure EE. Steady-state oxygen consumption data were used to compute activity METstandard (activity VO2/3.5) and METmeasured (activity VO2/measured RMR) for the different activities. RESULTS: Rates of EE were measured for 70 different activities and ranged from 1.9 to 12.0 METstandard and 1.5 to 10.0 METmeasured. CONCLUSION: This study provides directly measured energy cost values for 70 activities in children and adolescents. It contributes empirical data to support the expansion of the Compendium of Energy Expenditures for Youth.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil0,194

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,286 · 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 tête enseignante, 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

Citations16
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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