Physical Activity of Children: A Global Matrix of Grades Comparing 15 Countries
Notice bibliographique
Résumé
The Active Healthy Kids Canada (AHKC) Report Card on Physical Activity for Children and Youth has been effective in powering the movement to get kids moving by influencing priorities, policies, and practice in Canada.The AHKC Report Card process was replicated in 14 additional countries from 5 continents using 9 common indicators (Overall Physical Activity, Organized Sport Participation, Active Play, Active Transportation, Sedentary Behavior, Family and Peers, School, Community and Built Environment, and Government Strategies and Investments), a harmonized process and a standardized grading framework.The 15 Report Cards were presented at the Global Summit on the Physical Activity of Children in Toronto on May 20, 2014.The consolidated findings are summarized here in the form of a global matrix of grades.There is a large spread in grades across countries for most indicators.Countries that lead in certain indicators lag in others.Overall, the grades for indicators of physical activity (PA) around the world are low/poor.Many countries have insufficient information to assign a grade, particularly for the Active Play and Family and Peers indicators.Grades for Sedentary Behaviors are, in general, better in low income countries.The Community and Built Environment indicator received high grades in high income countries and notably lower grades in low income countries.There was a pattern of higher PA and lower sedentary behavior in countries reporting poorer infrastructure, and lower PA and higher sedentary behavior in countries reporting better infrastructure, which presents an interesting paradox.Many surveillance and research gaps and weaknesses were apparent.International cooperation and cross-fertilization is encouraged to tackle existing challenges, understand underlying mechanisms, derive innovative solutions, and overcome the expanding childhood inactivity crisis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».