Time spent in different sedentary activity domains across adolescence: a follow-up study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This longitudinal study aimed to verify possible changes in the time spent in sedentary activities occurring as screen-time, educational, cultural, social, and transportation domains in a sample of Brazilian adolescents between 2015 and 2017. METHODS: It is a longitudinal prospective study with 586 adolescents from 12 to 15 years old at the Baseline (2015) enrolled in 14 public schools from Curitiba, Brazil. The Adolescent Sedentary Activity Questionnaire assessed the time spent in sedentary activities in five domains (recreational screen-time, educational, cultural, social, and transportation). A series of linear random effects regressions analyzed changes in the sedentary time between 2015 and 2017, with p < .05. RESULTS: Overall, 323 adolescents dropped out of the study resulting in a retention rate of 44.9%. The overall sedentary time remained stable from 2015 to 2017 (-3.98 min/day, 95%CI: -15.39; 7.42). The screen-time decreased (-22.22 min/day, 95%CI: -30.30; -14.15), and educational (8.29 min/day, 95% CI: 3.52; 13.06), cultural (3.41 min/day, 95% CI: 0.66; 6.15) and social sedentary activities (8.20 min/day, 95% CI: 2.06; 14.34) increased from 2015 to 2017. CONCLUSION: Significant reductions in screen-time were evidenced along with increases in time spent on other sedentary activities of educational, cultural, and social nature. KeywordsSedentary behavior, Adolescent health, Longitudinal studies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».