Objectively Measured Environmental Correlates of Toddlers’ Physical Activity and Sedentary Behavior
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.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».