Notoriété de ParticipACTION auprès des adultes canadiens : étude transversale de suivi après sept ans
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Dans cette étude de suivi transversale, nous avons exploré la notoriété de ParticipACTION et le niveau d’activité physique chez les Canadiens après sept ans de campagnes. Méthodologie Une enquête à l’échelle de la population a été menée auprès de 7 282 adultes entre février 2014 et mai 2015. Elle a consisté en une série de questions destinées à évaluer la notoriété de ParticipACTION dans le Sondage indicateur de l’activité physique de 2014‑2015. Divers modèles de régression logistique pondérée ont été établis pour déterminer si cette notoriété était associée aux croyances à propos de l’activité physique, aux intentions et à l’activité physique pratiquée durant les loisirs. Résultats Environ 20 % des Canadiens avaient une connaissance spontanée de ParticipACTION et le taux de notoriété assistée de ParticipACTION était de 82 %. L’éducation, le revenu et le fait d’avoir des enfants étaient significativement corrélés à la notoriété au sein de la population canadienne. Le rapport de cotes (RC) ajusté de la notoriété (assistée et spontanée) de ParticipACTION était plus élevé chez les personnes à haut niveau de scolarité (RC = 1,57, IC à 95 % : 1,04 à 2,39; RC = 2,00, IC à 95 % : 1,24 à 3,24), à revenu élevé (RC = 3,92, IC à 95 % : 2,35 à 6,53; RC = 2,29, IC à 95 % : 1,44 à 3,62) et ayant des enfants (RC = 1,93, IC à 95 % : 1,40 à 2,66; RC = 1,70, IC à 95 % : 1,26 à 2,30). La notoriété de ParticipACTION était également positivement associée aux attentes en matière de résultats et à l’auto-efficacité, et négativement associée à l’activité physique durant les loisirs. Conclusion Le taux de notoriété non assistée de ParticipACTION est plus élevé qu’auparavant et, par ailleurs, les Canadiens inactifs sont plus nombreux que les Canadiens actifs à connaître l’organisme. Étant donné que ParticipACTION a principalement ciblé les parents d’enfants inactifs au cours des sept dernières années, il semble que l’organisme ait partiellement atteint ses objectifs en matière de communication.
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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».