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Enregistrement W2550658043 · doi:10.1123/jpah.2016-0386

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

2016· article· en· W2550658043 sur OpenAlexaboutno aff
Paweł Zembura, Aleksandra Gołdys, Hanna Nałęcz

Notice bibliographique

RevueJournal of Physical Activity and Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReport cardPhysical activityPositive Youth DevelopmentAlliancePromotion (chess)PsychologyGovernment (linguistics)Health promotionGrading (engineering)Medical educationPolitical scienceMedicinePhysical therapyDevelopmental psychologyPublic healthPedagogyEngineeringNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Poland's 2016 Report Card on Physical Activity for Children and Youth is the first assessment of child and youth physical activity (PA) in Poland using the Active Healthy Kids Global Alliance grading system. The main goal was to summarize and describe the current state of child and youth PA to increase awareness and surveillance. METHODS: The systematic methodology that underpins the Active Healthy Kids Canada Report Card was adapted and applied to the Polish report card. The best available data were consolidated, reviewed by a group of experts, and used to assign the letter grades to 9 core PA indicators on a scale ranging from A (highest) to F (lowest). RESULTS: The 9 indicators were graded as such: 1) Overall Physical Activity (D), 2) Organized Sport Participation (C), 3) Active Play (INC), 4) Active Transportation (C), 5) Sedentary Behaviors (D), 6) Family and Peers (C), 7) School (B), 8) Community and the Built Environment (C), and 9) Government Strategies and Investments (C). CONCLUSIONS: The final grades show a strong role of school in providing PA for children and youth in Poland. However, promotion of school-based sport participation appears to be insufficient by itself to sustainably promote PA in this group.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,004

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 GPT0,342
Écart entre enseignants0,301 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

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