2014 Global Summit on the Physical Activity of Children: Late-Breaking Abstracts
Notice bibliographique
Résumé
Objective: We tested the association between neighbourhood typology based on features of the built environment and accelerometermeasured sedentary time in youth aged 8-10 years.Methods: Baseline data from the QUALITY cohort, an ongoing study of Quebec youth aged 8-10 years with at least one obese parent were used (n=512).Built environment features were obtained through systematic observations of residential neighbourhoods and from a geographic information system.Cluster analysis was used to identify distinct neighbourhood types.Physical activity and sedentary behaviour were assessed by accelerometer (Actigraph activity monitor).Participants with ≥ 10 hours of valid wear time on ≥ 4 days were retained.Wear time was standardized to 600 minutes/ day.Children were categorized as sedentary if they accumulated at least 300 minutes per day of less than 100 counts/minute.Associations between neighbourhood type and being sedentary were examined in multivariate logistic regression models controlling for sex, age, and parental education; we further examined the influence of weight status and of engaging in 60 minutes of MVPA daily.Results: Neighbourhood type was associated with being sedentary among heavy children only.Heavy children living in neighbourhoods with few parks, low land use mix, heavy traffic, and few traffic calming devices were most likely to be sedentary (OR: 3.1, 95%CI: 1.1-9.2).Conclusion The health risks associated with excessive sedentary time appear to be independent of physical activity behaviour.Excessive sedentary time may be one pathway through which neighbourhoods lead to obesity, possibly because they provide few appealing outdoor alternatives.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,009 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,011 |
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 ».