Associations Between School Environments, Policies and Practices and Children's Physical Activity and Active Transportation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is evidence of school-level variability in children's active behaviors. This study investigated the associations between school environments, policies and practices, and children's physical activity (PA) and active school transportation (AST), in a school ecology context. METHODS: We recruited children (N = 1699, age = 10.2 ± 1.0 years, 55.0% girls) in 37 schools from 3 diverse regions of Canada. We then collected data using questionnaires (child, parent) and pedometers. In each school, an official completed a School Health Environment Survey. Multilevel regression models were used to examine associations with children's daily steps, and frequency and volume (frequency*distance) of AST. RESULTS: Between-school variation ranged from 4.7% to 22.2% demonstrating that school environments are associated with children's active behaviors. None of the school environment variables were significantly associated with children's PA or frequency of AST. Nevertheless, their inclusion improved the PA model. Children's volume of AST increased in schools that reported more initiatives to promote AST. CONCLUSIONS: Our findings suggest that multiple components are needed to effectively promote active behaviors in children. Schools should determine the areas in which they can improve and assess the feasibility of implementing measures to make their school environments, policies, and practices more conducive to PA and AST.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».