Self-Reported Academic Performance and Lifestyle Habits of School Children in Japan
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objective: The purpose of this study was to determine the lifestyle habits significantly associated with self-reported academic performance (AP) in children in grades 5 to 12 in Japan. Methods: A total of 2,114 completed questionnaires were analyzed. Factors examined included habits related to sleeping, eating, defecation, physical activity, and screen time, in addition to body mass index (BMI). Social jet lag (SJL) was calculated from sleeping factors and categorized into five groups according to its value: minus 1 or less (SJL 1), more than minus 1 and 0 or less (SJL 2), more than 0 and 1 or less (SJL 3), more than 1 and 2 or less (SJL 4), and more than 2 (SJL 5). The association between self-reported AP and other factors except for SJL was assessed by means of multinomial logistic regression analysis. Results: Factors significantly associated with good self-reported AP included female gender, lower grade, less sleepiness, lower BMI, intake of breakfast, less constipation, early wake-up time during the weekend, and short screen time during the weekend. The mean self-reported AP of SJL 3 was better than that of both SJL 5 and SJL 1. Conclusions: Self-reported AP was associated with gender, grade, BMI, sleep, breakfast, defecation, and screen time in children in grades 5 to 12 in Japan. It must be ensured that children take enough time to perform the indispensable human behaviors of sleeping, eating, defecation, and physical activity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».