Report Card Grades on the Physical Activity of Children and Youth Comparing 30 Very High Human Development Index Countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To better understand the childhood physical inactivity crisis, Report Cards on physical activity of children and youth were prepared concurrently in 30 very high Human Development Index countries. The aim of this article was to present, describe, and compare the findings from these Report Cards. METHODS: The Report Cards were developed using a harmonized process for data gathering, assessing, and assigning grades to 10 common physical activity indicators. Descriptive statistics were calculated after converting letter grades to interval variables, and correlational analyses between the 10 common indicators were performed using Spearman's rank correlation coefficients. RESULTS: A matrix of 300 grades was obtained with substantial variations within and between countries. Low grades were observed for behavioral indicators, and higher grades were observed for sources of influence indicators, indicating a disconnect between supports and desired behaviors. CONCLUSION: This analysis summarizes the level and context of the physical activity of children and youth among very high Human Development Index countries, and provides additional evidence that the situation regarding physical activity in children and youth is very concerning. Unless a major shift to a more active lifestyle happens soon, a high rate of noncommunicable diseases can be anticipated when this generation of children reaches adulthood.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».