Within-person associations of young adolescents’ physical activity across five primary locations: is there evidence of cross-location compensation?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Youth are active in multiple locations, but it is unknown whether more physical activity in one location is associated with less in other locations. This cross-sectional study examines whether on days with more physical activity in a given location, relative to their typical activity in that location, youth had less activity in other locations (i.e., within-person associations/compensation). METHODS: Participants were 528 adolescents, ages 12 to 16 (M = 14.12, SD = 1.44, 50% boys, 70% White non-Hispanic). Accelerometer and Global Positioning System devices were used to measure the proportion of time spent in moderate-to-vigorous physical activity (MVPA) in five locations: home, home neighborhood, school, school neighborhood, and other locations. Mixed-effects regression was used to examine within-person associations of MVPA across locations and moderators of these associations. RESULTS: Two of ten within-participant associations tested indicated small amounts of compensation, and one association indicated generalization across locations. Higher at-school MVPA (relative to the participant's average) was related to less at-home MVPA and other-location MVPA (Bs = -0.06 min/day). Higher home-neighborhood MVPA (relative to the participant's average) was related to more at-home MVPA (B = 0.07 min/day). Some models showed that compensation was more likely (or generalization less likely) in boys and non-whites or Hispanic youth. CONCLUSIONS: Consistent evidence of compensation across locations was not observed. A small amount of compensation was observed for school physical activity, suggesting that adolescents partially compensated for high amounts of school activity by being less active in other locations. Conversely, home-neighborhood physical activity appeared to carry over into the home, indicating a generalization effect. Overall these findings suggest that increasing physical activity in one location is unlikely to result in meaningful decreases in other locations. Supporting physical activity across multiple locations is critical to increasing overall physical activity in youth.
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 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 | 0,007 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».