MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2550432729 · doi:10.1123/jpah.2016-0403

Results From Denmark’s 2016 Report Card on Physical Activity for Children and Youth

2016· article· en· W2550432729 sur OpenAlexaboutno aff
Lisbeth Runge Larsen, Jens Troelsen, Kasper Lund Kirkegaard, Søren Riiskjær, Rikke Fredenslund Krølner, Lars Østergaard, Peter Lund Kristensen, Niels Christian Møller, Björn Christensen, Jens-Ole Jensen, Charlotte Østergård, Thomas Skovgaard

Notice bibliographique

RevueJournal of Physical Activity and Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChildren's Physical and Motor Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReport cardPhysical activityPsychologyGerontologyMedicinePhysical therapyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The first Danish Report Card on Physical Activity (PA) for Children and Youth describes Denmark's efforts in promoting and facilitating PA and PA opportunities for children and youth. METHODS: The report card relies primarily on a synthesis of the best available research and policy strategies identified by the Report Card Research Committee consisting of a wide presentation of researchers and experts within PA health behaviors and policy development. The work was coordinated by Research and Innovation Centre for Human Movement and Learning situated at the University of Southern Denmark and the University College Lillebaelt. Nine PA indicators were graded using the Active Healthy Kids Canada Report Card development process. RESULTS: Grades from A (highest) to F (lowest) varied in Denmark as follows: 1) Overall Physical Activity (D+), 2) Organized Sport Participation (A), 3) Active Play (INC; incomplete), 4) Active Transportation (B), 5) Sedentary Behaviors (INC), 6) Family and Peers (INC), 7) School (B), 8) Community and the Built Environment (B+), and 9) Government strategies and investments (A-). CONCLUSIONS: A large proportion of children in Denmark do not meet the recommendations for PA despite the favorable investments and intensions from the government to create good facilities and promote PA.

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 enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,641

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations14
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Physical Activity and HealthMême sujetChildren's Physical and Motor DevelopmentTravaux en français237 207