Examen rapide des études spatialisées traitant des lieux d’activité physique et de sédentarité des enfants et des adultes
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Les systèmes de géolocalisation par satellite (GPS) peuvent fournir un contexte supplémentaire sur les lieux où l’activité physique (AP) et les activités sédentaires (AS) sont pratiquées, surtout lorsque les données GPS sont superposées à celles de la mesure objective du mouvement. L’objectif de cet examen rapide était de résumer les données probantes tirées d’études spatialisées faisant appel à l’utilisation simultanée de GPS et de mesures objectives de l’AP et de l’AS. Méthodologie Six bases de données ont été consultées afin de recenser les études qui faisaient appel pour quantifier la localisation du mouvement à l’utilisation simultanée de GPS et de mesures objectives de l’AP ou de l’AS. Le risque de biais a été évalué et une synthèse qualitative a été effectuée. Résultats La recherche a permis de recenser 3 446 articles, dont 59 ont été inclus dans la revue, soit 22 études portant sur les enfants, 17 sur les adolescents et 20 sur les adultes. Un environnement favorable au transport actif est apparu comme un facteur important contribuant à l’activité physique d’intensité modérée à vigoureuse (APMV) chez les enfants, les adolescents et les adultes. Chez les enfants et les adolescents, l’école constitue un lieu important pour la pratique d’APMV, plus particulièrement la cour d’école dans le cas des enfants. Les lieux intérieurs (p. ex. les écoles et le domicile) semblent favoriser davantage la pratique d’AP légère et les AS. L’examen a été limité par le manque de normalisation de la nomenclature utilisée pour décrire les lieux et les méthodes ainsi que les mesures des écarts. Conclusion D’après les données probantes, un environnement favorable au transport actif contribuerait de façon importante à l’APMV tout au long de la vie d’une personne. Nous avons besoin d’études spatialisées fournissant la localisation de toutes les intensités de mouvement (avec le nombre de minutes et la proportion de chaque intensité), portant sur l’ensemble de la journée et utilisant des échantillons représentatifs de plus large taille.
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 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 | 0,015 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,003 |
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 ».