Promoting Physical Activity Policy: The Development of the MOVING Framework
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Considering the large health burden of physical inactivity, effective physical activity promotion is a "best buy" for noncommunicable disease and obesity prevention. The MOVING policy framework was developed to promote and monitor government policy actions to increase physical activity as part of the EU Horizon 2020 project "Confronting Obesity: Co-creating policy with youth (CO-CREATE)." METHOD: A scanning exercise, documentary review of key international policy documents, and thematic analysis of main recommendations were conducted. Themes were reviewed as part of a consultation with physical activity experts. RESULTS: There were 6 overarching policy framework areas: M-make opportunities and initiatives that promote physical activity in schools, the community, and sport and recreation; O-offer physical activity opportunities in the workplace and training in physical activity promotion across multiple professions; V-visualize and enact structures and surroundings that promote physical activity; I-implement transport infrastructure and opportunities that support active societies; N-normalize and increase physical activity through public communication that motivates and builds behavior change skills; and G-give physical activity training, assessment, and counseling in health care settings. CONCLUSIONS: The MOVING framework can identify policy actions needed, tailor options suitable for populations, and assess whether approaches are sufficiently comprehensive.
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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 | 0,079 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,019 |
| Communication savante | 0,013 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».