The Association of Rural Elementary School Environmental Characteristics with Children’s Physical Activity Levels at School
Notice bibliographique
Résumé
Background: The importance of school settings for obesity prevention efforts may be most critical in low-income rural areas where healthy eating and physical activity (PA) resources are scarce. This study examined the association of rural elementary school environmental characteristics with children’s PA behaviors at school. Methods: Analyses were based on objectively measured height, weight, and PA data from 1443 first to sixth graders attending six rural elementary schools in Oregon. The School Physical Activity and Nutrition Environment Tool (SPAN-ET) was used to measure elementary school PA policy, practice, and physical environments. Multivariable linear regressions were used to examine associations of 29 SPAN-ET PA measurement criteria, with total PA (light, moderate, vigorous; min/d), and moderate-to-vigorous PA (MVPA; min/d), adjusting for child sex, age, and BMI z-score. Results: Our final sample included 755 boys and 688 girls (9 ± 1.7 years); Of them, 16% were overweight and 21% obese. Total PA was positively associated with 21 SPAN-ET PA criteria (unadjusted P value ranged from 0.7 to 0.001; adjusted P < 0.0125); 15 criteria were positively associated with MVPA (unadjusted P value ranged from 0.313 to 0.001; adjusted P < 0.00625). Conclusions: Characteristics of rural school environments are associated with children’s PA behaviors at school. Structured physical education, classroom-based PA, PA messaging, and adequate indoor/outdoor space are important correlates of PA in rural schools.
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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».