Socioeconomic Factors Influence Physical Activity and Sport in Quebec Schools
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: School environments providing a wide selection of physical activities and sufficient facilities are both essential and formative to ensure young people adopt active lifestyles. We describe the association between school opportunities for physical activity and socioeconomic factors measured by low-income cutoff index, school size (number of students), and neighborhood population density. METHODS: A cross-sectional survey using a 2-stage stratified sampling method built a representative sample of 143 French-speaking public schools in Quebec, Canada. Self-administered questionnaires collected data describing the physical activities offered and schools' sports facilities. Descriptive and bivariate analyses were performed separately for primary and secondary schools. RESULTS: In primary schools, school size was positively associated with more intramural and extracurricular activities, more diverse interior facilities, and activities promoting active transportation. Low-income primary schools were more likely to offer a single gym. Low-income secondary schools offered lower diversity of intramural activities and fewer exterior sporting facilities. High-income secondary schools with a large school size provided a greater number of opportunities, larger infrastructures, and a wider selection of physical activities than smaller low-income schools. CONCLUSIONS: Results reveal an overall positive association between school availability of physical and sport activity and socioeconomic factors.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».