COVID-19 Impact on Adolescent 24 h Movement Behaviors
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to examine the impact of the COVID-19 pandemic on the 24 h movement behaviors of adolescents. This was conducted to capture their evolution from February to December 2020, as well as to explore the use of technology for physical activity purposes by adolescents as a strategy to increase their physical activity during the pandemic. Physical activity, recreational screen time, sleep duration, and sleep quality were self-reported by 2661 adolescents using an online questionnaire. Participants also indicated, in comparison with the previous winter (regular in-class learning), how their different movement behaviors changed during the following 2020 periods: (1) spring (school closures), (2) summer (school break), and (3) autumn (hybrid learning). Finally, information about the use of technology during physical activity was collected. Results show that the 24 h movement behaviors of the participants varied across the different periods, and these variations were consistent with the restrictive measures imposed by the government. It was also observed that the negative effects of the COVID-19 pandemic on sleep duration and quality peaked in autumn. Finally, participants' physical activity levels were associated with the use of physical activity-related tools and applications. In conclusion, the restrictive measures due to the COVID-19 pandemic worsened the situation of the 24 h movement behaviors in adolescents, which has become critical.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».