Preventing the ‘24-hour Babel’: the need for a consensus on a consistent terminology scheme for physical activity, sedentary behaviour and sleep
Notice bibliographique
Résumé
Clear, concise, and consistent. These qualities (the 3Cs) are critical for effective scientific communication. Plain language enables easy comparisons between study findings, ensures construct uniformity, and enhances communication of scientific discoveries to audiences beyond academia. Health research has a growing interest in the inter-relationships of physical activity (PA), sedentary behaviour (SB) and sleep. These behaviours occupy most of the 24-hour cycle and are associated with a plethora of health outcomes.1 Consensus statements suggest how to analyse these behaviours.2 Some PA/SB guidelines have incorporated sleep using mostly cross-sectional evidence.1 However, these consensus statements and guidelines fail to acknowledge the interactive and reciprocal relationships between PA, SB and sleep. As more scientists enter this field (figure 1), terminology is becoming inconsistent and confusing. Here, we outline the disparate vocabulary for the 24-hour cycle, and make the case for a consensus project to address how we collectively think about and refer to PA, SB and sleep using the 3Cs principle. Figure 1 PubMed search hits from 2010 to 2020 for each term for collectively defining physical activity, sedentary behaviour and sleep. Health research has a well-defined vocabulary for behaviours which occupy most of the 24-hour cycle. PA is any bodily movement which increases energy expenditure above 1.5 metabolic equivalents (METs).3 SB is any behaviour performed from a seated/lying position that requires ≤1.5 METs.4 …
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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 | 0,423 | 0,520 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,066 |
| Communication savante | 0,031 | 0,068 |
| Science ouverte | 0,018 | 0,036 |
| Intégrité de la recherche | 0,026 | 0,066 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».