The Effect of Season and Neighbourhood-Built Environment on Home Area Sedentary Behaviour in 9–14 Year Old Children
Notice bibliographique
Résumé
There is little understanding of how the built environment shapes activity behaviours in children over different seasons. This study sought to establish how seasonal weather patterns, in a given year in a mid-western Canadian city, affect sedentary time (SED) in youth and how the relationship between season and SED are moderated by the built environment in their home neighbourhood. Families with children aged 9-14 years were recruited from the prairie city of Saskatoon, Canada. Location-specific, device-based SED was captured in children during three timeframes over a one-year period using GPS-paired accelerometers. Multilevel models are presented. Children accumulated significantly greater levels of SED in spring but significantly less SED in the fall months in comparison to the winter months. Children living in neighbourhoods with the highest density of destinations accumulated significantly less SED while in their home area in comparison to their counterparts, and this effect was more pronounced in the spring and summer months. On weekends, the rise in sedentariness within the home area was completely diminished in children living in neighbourhoods with the greatest number of destinations and highest activity friendliness. These results suggested that increasing neighbourhood amenities can lead to a reduced sedentariness of youth, though more so in the warmers months of the year.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».