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Enregistrement W2890780270 · doi:10.3390/children5100131

The Physical Activity and Sedentary Behaviour Patterns of Children in Kindergarten and Grade 2

2018· article· en· W2890780270 sur OpenAlexafffund
Jeff R. Crane, Patti‐Jean Naylor, Viviene A. Temple

Notice bibliographique

RevueChildren · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPhysical activitySedentary behaviorAffect (linguistics)Screen timeLongitudinal studyRepeated measures designEarly childhoodDemographyMedicineSedentary lifestylePsychologyRecreationPhysical therapyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accompanying the transition from early to middle childhood are substantial changes in children’s educational and recreational circumstances. These changes may affect physical activity levels. This study examined levels of physical activity and sedentary behaviours in kindergarten (age range 5–6 years) and grade 2 (age range 7–8 years). Participants were 96 kindergarten children recruited in the 2010–2011 and 2011–2012 school years and 94 grade 2 children recruited in the 2012–2013 and 2013–2014 school years. A sub-cohort of children was tracked longitudinally from kindergarten to grade 2. Accelerometers were used to measure physical activity and sedentary behaviour. Independent t-tests revealed that children in grade 2 spent significantly less time engaged in physical activity compared to those in kindergarten (292 min/day compared with 354 min/day) and more in sedentary behaviours (443 min/day compared with 368 min/day). For the longitudinal sample, the pattern was similar. Repeated measures ANOVA revealed a significant decrease in physical activity levels (364 min/day to 292 min/day) and a significant increase in sedentary behaviour (368 min/day to 435 min/day) over time. There is a critical need to invest in strategies to maintain higher levels of physical activity across the primary years and reduce sedentary time, since these behaviours affect health outcomes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,134

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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