MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2916757905 · doi:10.1123/jpah.2016-0409

Results From South Africa’s 2016 Report Card on Physical Activity for Children and Youth

2016· article· en· W2916757905 sur OpenAlexfundno aff
Monika Uys, Susan H. Bassett, Catherine E. Draper, Lisa K. Micklesfield, Anniza de Villiers, Estelle V. Lambert

Notice bibliographique

RevueJournal of Physical Activity and Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilUniversity of Fort HareUniversity of Cape TownUniversiteit van die VrystaatNelson Mandela Metropolitan UniversityNorth-West UniversityUniversity of South AfricaInyuvesi Yakwazulu-NataliWorld Health OrganizationCurtin University of TechnologyRhodes UniversityUniversity of the Western CapeSouth African Medical Research CouncilNational Research FoundationHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésReport cardContext (archaeology)OverweightPsychologyGovernment (linguistics)Positive Youth DevelopmentPublic healthPhysical fitnessPhysical activityGerontologyPolitical scienceMedicineEnvironmental healthMedical educationObesityGeographyPhysical therapyDevelopmental psychologyPedagogyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: We present results of the 2016 Healthy Active Kids South Africa (HAKSA) Report Card on the current status of physical activity (PA) and nutrition in South African youth. The context in which we interpret the findings is that participation in PA is a fundamental human right, along with the right to "attainment of the highest standard of health." METHODS: The HAKSA 2016 Writing Group was comprised of 33 authorities in physical education, exercise science, nutrition, public health, and journalism. The search strategy was based on peer-reviewed manuscripts, dissertations, and 'gray' literature. The core PA indicators are Overall Physical Activity Level; Organized Sport Participation; Active and Outdoor Play; Active Transportation; Sedentary Behaviors; Family and Peer Influences; School; Community and the Built Environment; and National Government Policy, Strategies, and Investment. In addition, we reported on Physical Fitness and Motor Proficiency separately. We also reported on nutrition indicators including Overweight and Under-nutrition along with certain key behaviors such as Fruit and Vegetable Intake, and policies and programs including School Nutrition Programs and Tuck Shops. Data were extracted and grades assigned after consensus was reached. Grades were assigned to each indicator ranging from an A, succeeding with a large majority of children and youth (81% to 100%); B, succeeding with well over half of children and youth (61% to 80%); C, succeeding with about half of children and youth (41% to 60%); D, succeeding with less than half but some children and youth (21% to 40%); and F, succeeding with very few children and youth (0% to 20%); INC is inconclusive. RESULTS: Overall PA levels received a C grade, as we are succeeding with more than 50% of children meeting recommendations. Organized Sports Participation also received a C, and Government Policies remain promising, receiving a B. Screen time and sedentary behavior were a major concern. Under- and over-weight were highlighted and, as overweight is on the rise, received a D grade. CONCLUSIONS: In particular, issues of food security, obesogenic environments, and access to activity-supportive environments should guide social mobilization downstream and policy upstream. There is an urgent need for practice-based evidence based on evaluation of existing, scaled up interventions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,926
Score d'incertitude au seuil0,870

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,279 · 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 tête enseignante, 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

Citations51
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Physical Activity and HealthMême sujetObesity, Physical Activity, DietTravaux en français237 207