The Impact of Exercise Intensity Feedback Using Technology for Children During Active Play: Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most children do not engage in enough exercise at the recommended intensity. Using technological devices may increase the time children spend at greater intensities while exercising. OBJECTIVE: This study aimed to determine if children who are receiving instant feedback on their exercise intensity using technology would spend more time in moderate-vigorous intensity (≥70% of maximum capacity) during active play sessions. It also aimed to explore if the children's physical characteristics were associated with the average percentage of maximal heart rate (HR) reached during sessions. METHODS: Participants were asked to wear a HR monitor, attached around their chest, for 4 sessions out of the 15 sessions offered. Twenty children aged 5 to 11 years received feedback for 2 random sessions. When receiving feedback, color-coded intensity based on HR was projected onto a wall. Green corresponded to moderate intensity (≥70% of max HR) and red corresponded to a HR below moderate intensity. Age, anthropometric measures, muscle strength, body composition, physical activity level, and fitness level were measured. RESULTS: The average percentage of maximal HR during a session was similar whether feedback was provided (70.7%, SD 6.4%) or not (71.1%, SD 4.1%) with P=.93. No personal characteristics were associated with the average intensity recorded during the exercise sessions. CONCLUSIONS: Receiving instant exercise intensity feedback is not associated with a higher proportion of time spent at moderate intensity or above in children aged 5 to 11 years when involved in an active play program. Personal characteristics are not associated with the intensity recorded when participating in an active play program.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».