Objectively Measured Environmental Correlates of Toddlers’ Physical Activity and Sedentary Behavior
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Examine objectively measured environmental correlates of physical activity and sedentary behavior in toddlers (12-35 mo). METHODS: Participants were recruited at immunization appointments in Edmonton, Canada. Physical activity and sedentary time were objectively measured via accelerometers (n = 149). The parents reported screen time and demographic characteristics via a questionnaire (n = 249). Postal codes were used to link neighborhood data via geographic information systems. Neighborhood data included 4 environmental domains: functional (ie, walkability), safety (ie, crime), esthetic (ie, tree density), and destination (ie, cul-de-sac density, wooded area percentage, green space percentage, recreation density, park density). Weather data (temperature and precipitation) were obtained via historical weather records. Multilevel multiple linear regression models were used to account for clustering of participants within neighborhoods and adjustment of demographic variables. RESULTS: Each additional 10°C of mean temperature was significantly associated with 5.74 (95% confidence interval, 0.96-10.50) minutes per day of higher light-intensity physical activity, though the effect size was small (f2 = 0.08). No other significant associations were observed. CONCLUSIONS: The lack of significant findings for neighborhood environment factors suggests proximal factors (eg, features of the home environment) may be more important in predicting toddlers' physical activity and sedentary behavior. More indoor physical activity opportunities may be needed on colder days for toddlers.
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.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle