Current and past trends in physical activity in four OECD countries
Notice bibliographique
Résumé
Physical inactivity and sedentary behaviours have been rising throughout the OECD in recent decades. Lack of physical activity and excessive sedentary behaviour are well-known risk factors for non-communicable diseases, such as heart diseases, stroke, diabetes, and osteoporosis. As such, reducing physical inactivity and sedentary behaviours and increasing daily physical activity has become a crucial public health issue. Using nationally representative time use surveys, this paper presents the trends in physical activity (PA) and sedentary behaviours over time, in Canada, France, Germany and the United States. A particular focus of this analysis is placed on sport activities. Men and women spend between 80 and 105 minutes daily in physical activities, with women spending more time in domestic physical activity, and men more time in sports. Participation in sport activities has been increasing over time, but no global trend for time spent in sports is visible; additionally, women are consistently less likely than men to report engagement in sport activities. Meanwhile, participation in active travel has been decreasing, displaying no overall trend for duration either. Education-based inequalities for sports participation are higher in men than in women, while income-based inequalities for sports are higher in women than in men. Men and women with a low level of income are more likely to report active travel in all countries. Additional MET (metabolic equivalent) hours spent in sports and non-sports leisure PA, domestic PA, and active travel are all associated with an increase in total PA, while work-related PA as well as other activities are associated with a decrease in total PA. At the individual level, an increase in time spent in all previously mentioned activities is associated with a decrease in total time spent in sedentary behaviours.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».