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Enregistrement W2553777391 · doi:10.1123/jpah.2016-0299

Is our Youth Cycling to Health? Results From the Netherlands’ 2016 Report Card on Physical Activity for Children and Youth

2016· article· en· W2553777391 sur OpenAlexaff
Marcella Burghard, Karlijn Knitel, Iris van Oost, Mark S. Tremblay, Tim Takken

Notice bibliographique

RevueJournal of Physical Activity and Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesUniversiteit UtrechtNational Science Foundation
Mots-clésReport cardPhysical activitySedentary behaviorGovernment (linguistics)CyclingActive livingPsychologyMedicineEnvironmental healthPhysical therapyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Active Healthy Kids the Netherlands (AHKN) Report Card consolidates and translates research and assesses how the Netherlands is being responsible in providing physical activity (PA) opportunities for children and youth (<18 years). The primary aim of this article is to summarize the results of the 2016 AHKN Report Card. METHODS: Nine indicators were graded using the Active Healthy Kids Global Alliance report card development process, which includes a synthesis of the best available research, surveillance, policy and practice findings, and expert consensus. RESULTS: Grades assigned were: Overall Physical Activity Levels, D; Organized Sport Participation, B; Active Play, B; Active Transportation, A; Sedentary Behaviors, C; Family and Peers, B; School, C; Community and the Built Environment, A; Government Strategies and Investments, INC. CONCLUSIONS: Sedentary behavior and overall PA levels are not meeting current guidelines. However, the Dutch youth behaviors in sports, active transportation, and active play are satisfactory. Several modifiable factors of influence might be enhanced to improve these indicators or at least prevent regression. Although Dutch children accumulate a lot of daily PA through cycling, it is not enough to meet the current national PA guidelines of 60 minutes of moderate-to-vigorous PA per day.

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)0,002
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 enseignants0,891
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations31
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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