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Enregistrement W3004835401 · doi:10.1016/j.jesf.2020.02.001

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

2020· review· en· W3004835401 sur OpenAlexaff
Narayan Subedi, Susan Paudel, Sudip Nepal, Ashmita Karki, Mahendra Magar, Suresh Mehata, Eun‐Young Lee

Notice bibliographique

RevueJournal of Exercise Science & Fitness · 2020
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChildren's Physical and Motor Development
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesChinese University of Hong Kong
Mots-clésPsycINFOReport cardPhysical activityPhysical fitnessMEDLINEPsychologyGovernment (linguistics)MedicineEnvironmental healthPhysical therapyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND/OBJECTIVE: Nepal's Report Card on Physical Activity for Children and Youth summarises the available evidence on ten physical activity-related indicators among Nepalese children and youth. METHODS: Published scientific papers on physical activity of Nepalese children and youth (5-17 years) were searched systematically in four databases (Medline, Embase, PsycINFO, and PubMed Central) while some survey reports were manually searched. Letter grades were assigned to ten indicators (Overall Physical Activity, Organized Sport Participation, Active Play, Active Transportation, Sedentary Behaviours, Physical Fitness, Family and Peers, School, Community and Environment, and Government) by the country's report card team based on available data. RESULTS: Among the ten indicators, five indicators were successfully graded based on available data. Overall Physical Activity was graded as D+. Active Transportation and Family and Peers were assigned as A- and A, respectively. Community and Environment was graded as C-. The other five indicators could not be graded due to insufficient data. CONCLUSIONS: Though a majority of Nepalese children and youth use active modes of transport and have adequate support for physical activity from family and peers, overall participation in physical activity appears to be low. Lack of data identified with five incomplete indicators reflects the need for further research. Studies with larger sample, more rigorous study design and objective assessment of physical activity is recommended for future physical activity surveillance in Nepal.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0130,013
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,004

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,304 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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