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Enregistrement W4307229388 · doi:10.1123/jpah.2022-0342

Economic Freedom, Climate Culpability, and Physical Activity Indicators Among Children and Adolescents: Report Card Grades From the Global Matrix 4.0

2022· article· en· W4307229388 sur OpenAlexaff
Eun‐Young Lee, Patrick Abi Nader, Salomé Aubert, Silvia A. González, Peter T. Katzmarzyk, Asaduzzaman Khan, Yajun Huang, Taru Manyanga, Shawnda A. Morrison, Diego Augusto Santos Silva, Mark S. Tremblay

Notice bibliographique

RevueJournal of Physical Activity and Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensUniversity of OttawaQueen's UniversityUniversity of Northern British ColumbiaActive Healthy KidsUniversité du Québec à RimouskiChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCulpabilityEconomic freedomPsychological interventionClimate changeDemographic economicsEconomicsPublic economicsDevelopment economicsPsychologyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Macrolevel factors such as economic and climate factors can be associated with physical activity indicators. This study explored patterns and relationships between economic freedom, climate culpability, and Report Card grades on physical activity-related indicators among 57 countries/jurisdictions participating in the Global Matrix 4.0. METHODS: Participating countries/jurisdictions provided Report Card grades on 10 common indicators. Information on economic freedom and climatic factors were gathered from public data sources. Correlations between the key variables were provided by income groups (ie, low- and middle-income countries/jurisdictions and high-income countries/jurisdictions [HIC]). RESULTS: HIC were more economically neoliberal and more responsible for climate change than low- and middle-income countries. Annual temperature and precipitation were negatively correlated with behavioral/individual indicators in low- and middle-income countries but not in HIC. In HIC, correlations between climate culpability and behavioral/individual and economic indicators were more apparent. Overall, poorer grades were observed in highly culpable countries/jurisdictions in the highly free group, while in less/moderately free groups, less culpable countries/jurisdictions showed poorer grades than their counterparts in their respective group by economic freedom. CONCLUSIONS: Global-level physical activity promotion strategies should closely evaluate different areas that need interventions tailored by income groups, with careful considerations for inequities in the global political economy and climate change.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,322 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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