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Enregistrement W2555674447 · doi:10.1123/jpah.2016-0300

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

2016· article· en· W2555674447 sur OpenAlexaboutno aff
Joel D. Barnes, Christine Cameron, Valerie Carson, Jean‐Philippe Chaput, Guy Faulkner, Katherine Janson, Ian Janssen, Roger Kramers, Allana G. LeBlanc, John C. Spence, Mark S. Tremblay

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 activityGovernment (linguistics)PsychologySedentary behaviorPhysical fitnessMedical educationPublic relationsPolitical scienceMedicinePhysical therapyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The ParticipACTION Report Card on Physical Activity for Children and Youth is the most comprehensive assessment of child and youth physical activity in Canada and provides an update or "state of the nation" that assesses how Canada is doing at promoting and facilitating physical activity opportunities for children and youth. The purpose of this paper is to summarize the results of the 2016 ParticipACTION Report Card. METHODS: Twelve physical activity indicators were graded by a committee of experts using a process that was informed by the best available evidence. Sources included national surveys, peer-reviewed literature, and gray literature such as government and nongovernment reports and online content. RESULTS: Grades were assigned to Daily Behaviors (Overall Physical Activity: D-; Organized Sport and Physical Activity Participation: B; Active Play: D+; Active Transportation: D; Physical Literacy: D+; Sleep: B; Sedentary Behaviors: F), Settings and Sources of Influence (Family and Peers: C+; School: B; Community and Environment: A-), and Strategies and Investments (Government: B-; Nongovernment: A-). CONCLUSIONS: Similar to previous years of the Report Card, Canada generally received good grades for indicators relating to investment, infrastructure, strategies, policies, and programming, and poor grades for behavioral indicators (eg, Overall Physical Activity, Sedentary Behaviors).

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 enseignants0,900
Score d'incertitude au seuil0,896

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations76
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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