Indicators of Physical Activity Among Children and Youth in 9 Countries With Low to Medium Human Development Indices: A Global Matrix 3.0 Paper
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study compares results of physical activity report cards from 9 countries with low to medium human development indices, participating in the Global Matrix 3.0 initiative. METHODS: Country-specific report cards were informed by relevant data and government policy documents, reporting on 10 core indicators of physical activity for children and youth. Data were synthesized by report card working groups following a harmonized process. Grade assignments for each indicator utilized a standard grading rubric. Indicators were grouped into one of 2 categories: daily behaviors and settings and sources of influence. Descriptive statistics (average grades) were computed after letter grades were converted into interval variables. Spearman's rank correlation coefficients were calculated for all correlation analyses. RESULTS: Mean grades for daily behaviors were higher (C) than those for settings and sources of influence (D+). Twenty-nine out of the possible 90 grades were assigned an incomplete. There were moderate to strong positive and negative relationships between different global indices and overall physical activity, organized sport and physical activity, active play, family, community and environment, and government. CONCLUSIONS: Findings demonstrate an urgent need for high-quality data at the country level in order to better characterize the physical activity levels of children and youth in countries with low to medium human development indices.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».