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Enregistrement W2989964510 · doi:10.3390/ijerph16234710

Results from Lithuania’s 2018 Report Card on Physical Activity for Children and Youth

2019· article· en· W2989964510 sur OpenAlexaff
Saulius Šukys, Arūnas Emeljanovas, Rita Gruodytė-Račienė, Brigita Miežienė, Laima Trinkūnienė, Renata Rutkauskaitė, Mark S. Tremblay

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLithuanianReport cardPhysical activityGovernment (linguistics)PsychologyPhysical fitnessEnvironmental healthApplied psychologyGerontologyMedicinePhysical therapyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Global Matrix 3.0 "Report Card" assessment of physical activity was developed to achieve a better understanding of the global variability in child and youth physical activity. Lithuania joined the Global Matrix 3.0. The aim of this article is to summarize the results of the first Lithuanian Report Card, which included 10 indicators, as representative of individual behaviors, sources, and settings of influence indicators, and a health-related characteristic. The grades for each indicator were based on the best available Lithuanian data. The findings showed poor Overall Physical Activity, Active Transportation (C-), and Family and Peers (D). Sedentary behavior was graded C-, and Organized Sport Participation, Community and Environment, and Government were graded C. Physical Fitness and School indicators received the highest grade (C+). The first Lithuanian Report Card on Physical Activity of Children and Youth shows that Lithuanian children and youth have less than satisfactory levels of organized physical activity, active transportation to and from school, community and built environments, and government strategies and investments. The low levels of support from family and peers require more attention from health promoters. There is a gap in the evidence about active play that should be addressed by researchers and policy makers.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,318 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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