The Physical Activity Messaging Framework (PAMF) and Checklist (PAMC): International consensus statement and user guide
Notice bibliographique
Résumé
Effective physical activity messaging plays an important role in the pathway towards changing physical activity behaviour at a population level. The Physical Activity Messaging Framework (PAMF) and Checklist (PAMC) are outputs from a recent modified Delphi study. This sought consensus from an international expert panel on how to aid the creation and evaluation of physical activity messages. In this paper, we (1) present an overview of the various concepts within the PAMF and PAMC, (2) discuss in detail how the PAMF and PAMC can be used to create physical activity messages, plan evaluation of messages, and aid understanding and categorisation of existing messages, and (3) highlight areas for future development and research. If adopted, we propose that the PAMF and PAMC could improve physical activity messaging practice by encouraging evidence-based and target population-focused messages with clearly stated aims and consideration of potential working pathways. They could also enhance the physical activity messaging research base by harmonising key messaging terminologies, improving quality of reporting, and aiding collation and synthesis of the evidence.
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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 | 0,142 | 0,150 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,015 |
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 ».