Characteristics of children's physical activity during active play
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Emerging evidence suggests that oxygen consumption (VO2) for self-paced physical activity (PA) is underestimated when applying laboratory-based treadmill (TM)-derived regression equations. This study examines the accelerometer (ACC) characteristics for paced TM PA and self-paced children's PA to ascertain if the predictable regulated patterns of paced PA are implicated in the inferior estimates of VO2. METHODS: Children's (9.3±1.2 years) (N.=21) VO2 (portable oxygen analyzer) and PA (accelerometry) were measured for paced treadmill PA (4-10 km/h). Active playing of children's games in a camp setting was used for self-paced PA. Treadmill and self-paced PA were compared by linear regression and Bland-Altman analysis. Relative contribution of each axes (% axis difference) for paced and self-paced PA were assessed (N.=21). RESULTS: The VO2 responses during paced treadmill exercise was linear with ACC quantified PA (for vertical axis r=0.95±0.03 and for vector magnitude [VM] r=0.95±0.05, P>0.05). During self-paced PA, the VO2 responses for ACC quantified PA were not linear (for vertical axis r=0.20±0.11 and for VM r=0.25±0.09) over the same range of ACC PA (0-1500 counts/10 s). VO2 estimates for self-paced PA (using TM-derived equations) were underestimated (P<0.05) across the range of intensities, which increased as the intensity of PA increased (>6 METs). Comparing paced versus self-paced PA the % axis dominance (i.e., difference between the highest and lowest axis) contribution to PA was 41±14% for paced and 3±2% for self-paced PA (P<0.05). CONCLUSIONS: This study reveals that the inferior estimates of VO2 for self-paced PA (using-derived linear equations) is attributable to the presence of a dominant axis with paced TM PA, which inflates the calculation of VM and the predicted VO2 for self-paced PA where no % axis difference exists.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».