Can We Reverse this Trend? Exploring Health and Risk Behaviours of Grade 12 Cohorts of Ontario Students from 2013–2019
Notice bibliographique
Résumé
Adolescents engage in multiple health risk behaviours that put them at risk of future chronic disease. By the time students graduate from secondary school, they may be engaging in behaviours that set them on a particular health trajectory. It is important to monitor the co-occurrence of health risk behaviours of cohorts of grade 12 students over time to highlight important areas for intervention. The purpose of this study was to examine trends in health and risk behaviours over six waves among subsequent cohorts of grade twelve students from Ontario, Canada. A total of 44,740 grade 12 students participated in the COMPASS study across the six waves (2013/14 to 2018/19), and self-reported movement (physical activity, screen time, sleep), dietary (fruit and vegetables, breakfast), and substance use (smoking, vaping, binge drinking, and cannabis use) behaviours. Over 91.0% of students reported engaging in three or more health risk behaviours, with increases in the number of students reporting inadequate sleep, not eating breakfast on every school day, and vaping over time. Although modest, the wave 6 cohort reported slightly more risk behaviours compared with the wave 1 cohort, highlighting the importance of multidimensional health promotion strategies across multiple settings.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».