Seasonal Variation In Physical Activity By Province In Canada
Notice bibliographique
Résumé
Self-reported leisure-time physical activity levels (LTPA) vary geographically across Canada and this variability may be partially explained by seasonal patterns. Despite having climatic seasonal variations that differ significantly across the country, relatively little is known about the seasonal variation of LTPA in provinces across Canada. Purpose To examine the seasonal variation pattern of LTPA, by province and territory, in Canada. Methods Pooled data from cycles 1.1 (2000/01) and 2.1 (2003) of the cross-sectional Canadian Community Health Survey (ages 20+yrs; N=230,679) were used for this study. Weighted prevalences of LTPA (≥1.5 kcal/kg/day (kkd), moderately active; ≥3 kkd, active; ≥6 kkd, very active) were calculated by month and by season (Spring, Summer, Fall, Winter) for each province (10) and the territories combined (1). Bootstrap variance estimation was done where necessary. Adjusted and unadjusted multiple logistic regressions were also run to quantify the effects of season, province and province-season interactions on being physically active (≥1.5 kkd, ≥ 3 kkd, ≥6 kkd) while controlling for age, sex, marital status, education, employment status, children in the home, smoking status and BMI. To confirm that the seasonality trend of each province was statistically similar (parallelism hypothesis) a profile analysis was completed using the F-test. Results The proportion of Canadians who report being physically active (≥3 kkd) varies significantly across seasons with summer the highest (28.1%, p < 0.05) and winter the lowest (15.7%, p < 0.05). Significant provincial variation was also observed with BC the highest (29.6%) and NF the lowest (16.6%), and a general trend of declining activity prevalences from west to east. Despite substantial provincial variation, the seasonal variation within each province follows a similar pattern, with only minor province-season interactions, even when different levels of activity were assessed (≥1.5 kkd, ≥ 3 kkd, ≥6 kkd). Generally, younger age groups (aged 20–34), men, non-smokers, singles/never-married, individuals of acceptable weight (BMI ≥ 25), those with some post-secondary education or higher, those who did not work and individuals without children have increased odds of being physically active. Conclusion These results confirm that there is significant seasonal and provincial variation in Canada and add evidence that within each province the seasonal variation pattern is very similar.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».