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Enregistrement W4378470311 · doi:10.3389/fpubh.2023.1172168

The 2022 ParticipACTION Report Card on Physical Activity for Children and Youth: Focus on the COVID-19 pandemic impact and equity-deserving groups

2023· review· en· W4378470311 sur OpenAlexafffundabout
Nicholas Kuzik, Christine Cameron, Valerie Carson, Jean‐Philippe Chaput, Rachel C. Colley, Joe Doiron, Guy Faulkner, Ian Janssen, Travis J. Saunders, John C. Spence, Patricia Tucker, Leigh M. Vanderloo, Mark S. Tremblay

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2023
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChildren's Physical and Motor Development
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Prince Edward IslandQueen's UniversityUniversity of British ColumbiaChildren's Hospital of Eastern OntarioStatistics CanadaUniversity of AlbertaDartmouth General HospitalCanadian Fitness and Lifestyle Research InstituteUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésReport cardPsychologyPandemicPhysical activityEquity (law)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Government (linguistics)Focus groupPhysical fitnessGerontologyMedical educationMedicinePhysical therapyPolitical scienceBusinessMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction The ParticipACTION Report Card on Physical Activity for Children and Youth is the most comprehensive national assessment of physical activity and related behaviors, characteristics, and opportunities for children and youth. The 2022 Report Card assigned grades based on data gathered during the COVID-19 pandemic to reflect this extraordinary time-period in Canada. Further, while not graded, efforts were made to summarize key findings for early years children and those identifying as: having a disability, Indigenous, 2SLGBTQ+, newcomers to Canada, racialized, or girls. The purpose of this paper is to summarize the 2022 ParticipACTION Report Card on Physical Activity for Children and Youth. Methods The best available physical activity data captured during the whole COVID-19 pandemic was synthesized across 14 different indicators in four categories. The 2022 Report Card Research Committee assigned letter grades (i.e., A–F) based on expert consensus of the evidence. Synthesis Grades were assigned for: Daily Behaviors ( Overall Physical Activity : D; Active Play : D−; Active Transportation : C−; Organized Sport : C+; Physical Education : Incomplete [INC]; Sedentary Behaviors : F; Sleep : B; 24-Hour Movement Behaviors : F), Individual Characteristics ( Physical Literacy : INC; Physical Fitness : INC), Spaces and Places ( Household : C, School : B−, Community and Environment : B), and Strategies and Investments ( Government : B−). Compared to the 2020 Report Card, the COVID-19 specific grades increased for Active Play and Active Transportation ; and decreased for Overall Physical Activity , Sedentary Behaviors , Organized Sport , and Community and Environment . There were many data gaps for equity-deserving groups. Conclusion During the COVID-19 pandemic, the grade for Overall Physical Activity decreased from a D+ (2020) to a D, coinciding with decreases in grades reflecting fewer opportunities for sport and community/facility-based activities as well as higher levels of sedentary behaviors. Fortunately, improvements in Active Transportation and Active Play during COVID-19 prevented a worse shift in children’s health behaviors. Efforts are needed to improve physical activity for children and youth during and post-pandemic, with a greater emphasis on equity-deserving groups.

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)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,063
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,772
Score d'incertitude au seuil0,452

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,063
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,004

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 Opus0,242
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,219 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations17
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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