A systematic review of methods to measure family co‐participation in physical activity
Notice bibliographique
Résumé
The family environment is key in influencing children's health behaviours. Encouraging family co-participation in physical activity may therefore be an effective approach to increasing children's physical activity levels. Yet, little is known about how to best assess family co-participation in physical activity. This review summarizes methods to measure family co-participation in physical activity, which was defined as joint physical activities including at least one healthy child (0-18 years) and one other family member. Methods were identified through a systematic literature search, cross-referencing pre-selected reviews and contacting research groups. Thirty-seven measurement methods were included. Questionnaires were the most common method used, with the majority assessing frequency of co-participation and few also assessing duration and type. Reliability and internal consistency of scales were often reported, but rarely specified for the item(s) relevant to co-participation. Other methods of measuring co-participation included diaries, event history calendars, direct observations and accelerometry combined with diary, ecological momentary assessment or global positioning systems (GPS). Whilst a large number of measurement methods of family co-participation in physical activity exist, few are comprehensive and/or report acceptable psychometric properties. Future work should focus on reaching consensus in defining family co-participation in physical activity, and subsequently developing reliable and valid measures.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».