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Enregistrement W3036463840 · doi:10.1080/02640414.2020.1763764

Temporal trends in the sit-ups performance of 9,939,289 children and adolescents between 1964 and 2017

2020· article· en· W3036463840 sur OpenAlexaff
Tori Kaster, Faith L. Dooley, John S. Fitzgerald, Tanis J. Walch, Madison Annandale, Katia Ferrar, Justin J. Lang, Jordan Smith, Grant R. Tomkinson

Notice bibliographique

RevueJournal of Sports Sciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We estimated international/national temporal trends in sit-ups performance for children and adolescents, and examined relationships between national trends in sit-ups performance and national trends in health-related/sociodemographic indicators. Data were obtained by systematically searching studies reporting on temporal trends in sit-ups performance for apparently healthy 9-17 year-olds, and by examining nationally representative fitness datasets. Trends at the country-sex-age level were estimated by sample-weighted regression models relating the testing year to mean sit-ups performance. International/national trends were estimated by a post-stratified population-weighting procedure. Pearson's correlations quantified relationships between national trends in sit-ups performance and national trends in health-related/sociodemographic indicators. A total of 9,939,289 children and adolescents from 31 countries/special administrative regions between 1964 and 2017 collectively showed a large improvement of 38.4% (95% CI: 36.8 to 40.0) or 7.1% per decade (95% CI: 6.8 to 7.4). Large international improvements were experienced by all age and sex groups, with the rate of improvement slowing from 1964 to 2000, stabilizing near zero until 2010, before declining. Trends differed between countries, with national trends in vigorous physical activity a strong, positive correlate of national trends in sit-ups performance. More sit-ups data are needed from low- and middle-income countries to better monitor trends in muscular fitness. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42013003657.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,197

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,258 · 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 tête enseignante, 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

Citations61
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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