Examining Factors of Accelerometer-Measured Sedentary Time in a Sample of Rural Canadian Children
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to examine potential child-level and day-level factors of accelerometer-measured sedentary time in a sample of rural Canadian children. Children (n = 86) from rural Northwestern Ontario participated in this study. Children’s sedentary times were identified and logged using an accelerometer. Child-level data (socio-demographic, household, and environment) came from surveys of children and their parents and a passively logging global positioning unit. Day-level data on day type (weekday/weekend) and weather (temperature, precipitation) were based on the dates of data collection and meteorological data came from the closest Environment Canada weather station. Cross-classified regression models were used to assess the relationship between child-level and day-level correlates of sedentary time. Boys were less sedentary than girls (b = −30.53 p = 0.01). For each one-year age increase, children’s sedentary time increased (b = 12.79 p < 0.01). This study indicates a difference in sedentary time based on a child’s age and gender. However, family, environmental, and weather characteristics did not influence sedentary time in this sample. Health practitioners who deliver care for northern rural youth can provide targeted health advice regarding sedentary time and consider gender and age to be risk factors for these behaviors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».