Profiles of Active Transportation among Children and Adolescents in the Global Matrix 3.0 Initiative: A 49-Country Comparison
Notice bibliographique
Résumé
This article aims to compare the prevalence of active transportation among children and adolescents from 49 countries at different levels of development. The data was extracted from the Report Cards on Physical Activity for Children and Youth from the 49 countries that participated in the Global Matrix 3.0 initiative. Descriptive statistics and a latent profile analysis with active transportation, Human Development Index and Gini index as latent variables were conducted. The global average grade was a "C", indicating that countries are succeeding with about half of children and youth (47-53%). There is wide variability in the prevalence and in the definition of active transportation globally. Three different profiles of countries were identified based on active transportation grades, Human Development Index (HDI) and income inequalities. The first profile grouped very high HDI countries with low prevalence of active transport and low inequalities. The second profile grouped low and middle HDI countries with high prevalence of active transportation and higher inequalities. And the third profile was characterized by the relatively high prevalence of active transportation and more variability in the socioeconomic variables. Promising policies from countries under each profile were identified. A unified definition of active transportation and contextualized methods for its assessment are needed to advance in surveillance and practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».