MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3026614151 · doi:10.1016/j.jesf.2020.05.004

Results from Hong Kong’s 2019 report card on physical activity for children and youth with special educational needs

2020· article· en· W3026614151 sur OpenAlexaff
Cindy H. P. Sit, Jane Jie Yu, Yajun Huang, Martin C. S. Wong, Raymond Kim Wai Sum, Mark S. Tremblay, Stephen Heung-Sang Wong

Notice bibliographique

RevueJournal of Exercise Science & Fitness · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChildren's Physical and Motor Development
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesTin Ka Ping FoundationCIEE Ping Foundation
Mots-clésPsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: /Objective: The Active Healthy Kids 2019 Hong Kong Report Card on Physical Activity for Children and Youth with Special Educational Needs (SEN) provides evidence-based assessments for nine indicators of physical activity behaviors and related sources of influence for 6- to 17-year-olds with SEN in Hong Kong. This is the first Report Card for this population group in Hong Kong. METHODS: The best available data between 2008 and 2019 were reviewed by a panel of experts. Following the Active Healthy Kids Global Alliance (AHKGA) development process, letter grades were assigned to nine indicators (Overall Physical Activity, Organized Sport Participation, Active Play, Active Transportation, Sedentary Behaviors, Family & Peers, School, Community & Environment, and Government Strategies & Investments). RESULTS: ) were assigned a letter grade. The remaining indicators including Organized Sport Participation, Active Play, Active Transportation, Family & Peers, and Community & Environment were not graded due to insufficient data. CONCLUSIONS: A majority of children and youth with SEN in Hong Kong are physically inactive and have a high level of sedentary behaviors. Schools are ideal settings to promote physical activity for this population. There is a need to develop a comprehensive surveillance system to monitor this population, assess efforts to improve the grades, and promote physical activity opportunities for children and youth with SEN.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,173
Score d'incertitude au seuil0,344

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
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)0,0090,003

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations35
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Exercise Science & FitnessMême sujetChildren's Physical and Motor DevelopmentTravaux en français237 207