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Enregistrement W4317475966 · doi:10.25646/10666

Veränderung des Sporttreibens und der aktiven Wegstrecken seit der COVID-19-Pandemie – Ergebnisse der Studie GEDA 2021 (engl.)

2022· article· de· W4317475966 sur OpenAlexaboutno aff
Kristin Manz, Susanne M. Krug

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2022
Typearticle
Languede
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicCyclingQuarter (Canadian coin)Physical activityCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PopulationPromotion (chess)GerontologyEnvironmental healthMedicinePsychologyPhysical medicine and rehabilitationGeographyPolitical scienceDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Physical activity is a significant health promotion behaviour. COVID-19 pandemic mitigation measures, such as reducing social contact, closing sports facilities and working from home offices, may make it more difficult to engage in regular physical activity. Methods: The data collected between July and October 2021 from the nationally representative study German Health Update (GEDA 2021) were used. The activity behaviour is described by the change in the amount of sports activity as well as the amount of physical active transport (walking/cycling) since the beginning of the COVID-19 pandemic. The sample comprises 2,985 participants aged 18 and older. Results: A quarter of the population reduced their sports activity compared to before the COVID-19 pandemic, while 12% increased their sports activity and 38% reported no change. In terms of physical active transport, it shows that 15% reduced the amount, 17% increased it and 55% maintained it. Compared to younger adults, older adults were more likely to maintain their activity behaviour rather than reduce or increase it. Conclusion: Even before the pandemic, physical inactivity was common among the population. The high proportion of adults who reduced their sports activity during the pandemic underlines the need for effective measures to promote physical activity.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,110
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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