Associations Between Non-Cognitive Skills, Self-Rated Health, Life Style, and Concern About Food in 6-16-Year-Old Japanese Students
Notice bibliographique
Résumé
Little is known about the effects of the non-cognitive skills on health. In this study, questionnaires were distributed to 1,658 school children aged 6–16 years and their parents in Hyogo Prefecture in Japan, who completed them at home and returned them in Freepost envelopes. The questionnaires included items about the child and his/her self-rated health (SRH), lifestyle, food-related habits and attitudes. The responses were anonymous and unidentifiable. Associations between the independent variables and high/low non-cognitive skills were assessed with the χ2 test or Fisher’s exact test at a 5% level of significance. Groups with high and low non-cognitive skills were defined and factors that differed significantly between them were examined using logistic regression analysis. In total, 496 (29.9%) returned both completed questionnaires. In this study, we separated the children and students aged 6–12 and 13–16 years, respectively. Furthermore, we categorized them according to the Japanese education system. Among the children aged 6–12 years, the high non-cognitive skills group suffered fewer headaches, went to bed earlier, had a greater preference for home-cooked meals, and had better exercise habits compared with the low non-cognitive skills group. In the students aged 13–16 years, the high non-cognitive skills group experienced fewer headaches, went to bed earlier, had a greater preference for home-cooked meals, and had better exercise habits compared with the low non-cognitive skills group. In conclusion, the findings of this study suggested that a high level of non-cognitive skills was associated with high SRH and greater concern about food.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».