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Enregistrement W3134447540 · doi:10.3390/ijerph18062828

Effects of Classroom Active Desks on Children and Adolescents’ Physical Activity, Sedentary Behavior, Academic Achievements and Overall Health: A Systematic Review

2021· review· en· W3134447540 sur OpenAlexaff
Terry Guirado, Camille Chambonnière, Jean‐Philippe Chaput, Lore Metz, David Thivel, Martine Duclos

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeskPhysical activitySedentary behaviorLimitingPsychologyIntervention (counseling)Systematic reviewActive livingMedical educationApplied psychologyGerontologyMedicineMEDLINENursingPhysical therapyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this systematic review was to examine the effects of active desks in the school setting on sedentary behavior, physical activity, academic achievements and overall health among children and adolescents aged 5-17 years. A systematic literature search was conducted using five databases until October 2020. Twenty-three studies were included. Studies reported an increase of around 36% in energy expenditure for cycling desks and between 15% and 27.7% for upright active desks. Children increased inhibitory control and selective attention capacity while using cycling desks. A heterogeneous quality of design and of results were observed limiting comparisons and conclusions for each active desk. Despite the lack of strong methodology for the included studies, active desks appear to be a promising intervention in classrooms to improve health-related outcomes in children aged 5-17 years. Due to weak methodology, future studies with stronger study designs and methodology are needed to better inform policy and practice about the role of classroom active desks on health-related outcomes in children and adolescents.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,006
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,361 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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