Development of a measurement approach to assess time children participate in organized sport, active travel, outdoor active play, and curriculum-based physical activity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Children participate in four main types of physical activity: organized sport, active travel, outdoor active play, and curriculum-based physical activity. The objective of this study was to develop a valid approach that can be used to concurrently measure time spent in each of these types of physical activity. METHODS: Two samples (sample 1: n = 50; sample 2: n = 83) of children aged 10-13 wore an accelerometer and a GPS watch continuously over 7 days. They also completed a log where they recorded the start and end times of organized sport sessions. Sample 1 also completed an outdoor time log where they recorded the times they went outdoors and a description of the outdoor activity. Sample 2 also completed a curriculum log where they recorded times they participated in physical activity (e.g., physical education) during class time. RESULTS: We describe the development of a measurement approach that can be used to concurrently assess the time children spend participating in specific types of physical activity. The approach uses a combination of data from accelerometers, GPS, and activity logs and relies on merging and then processing these data using several manual (e.g., data checks and cleaning) and automated (e.g., algorithms) procedures. In the new measurement approach time spent in organized sport is estimated using the activity log. Time spent in active travel is estimated using an existing algorithm that uses GPS data. Time spent in outdoor active play is estimated using an algorithm (with a sensitivity and specificity of 85%) that was developed using data collected in sample 1 and which uses all of the data sources. Time spent in curriculum-based physical activity is estimated using an algorithm (with a sensitivity of 78% and specificity of 92%) that was developed using data collected in sample 2 and which uses accelerometer data collected during class time. There was evidence of excellent intra- and inter-rater reliability of the estimates for all of these types of physical activity when the manual steps were duplicated. CONCLUSIONS: This novel measurement approach can be used to estimate the time that children participate in different types of physical activity.
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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 | 0,017 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».