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Enregistrement W4387093030 · doi:10.1371/journal.pdig.0000294

Traditional surveys versus ecological momentary assessments: Digital citizen science approaches to improve ethical physical activity surveillance among youth

2023· article· en· W4387093030 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevuePLOS Digital Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensChildren’s Health Research InstituteLawson Health Research InstituteTrent UniversityWestern University
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsSaskatchewan Health Research Foundation
Mots-clésCitizen scienceProspective cohort studyRetrospective cohort studyData collectionMedicineEthnic groupDemographyPsychologyInternal medicinePolitical scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The role of physical activity (PA) in minimizing non-communicable diseases is well established. Measurement bias can be reduced via ecological momentary assessments (EMAs) deployed via citizen-owned smartphones. This study aims to engage citizen scientists to understand how PA reported digitally by retrospective and prospective measures varies within the same cohort. This study used the digital citizen science approach to collaborate with citizen scientists, aged 13-21 years over eight consecutive days via a custom-built app. Citizen scientists were recruited through schools in Regina, Saskatchewan, Canada in 2018 (August 31-December 31). Retrospective PA was assessed through a survey, which was adapted from three validated PA surveys to suit smartphone-based data collection, and prospective PA was assessed through time-triggered EMAs deployed consecutively every day, from day 1 to day 8, including weekdays and weekends. Data analyses included paired t-tests to understand the difference in PA reported retrospectively and prospectively, and linear regressions to assess contextual and demographic factors associated with PA reported retrospectively and prospectively. Findings showed a significant difference between PA reported retrospectively and prospectively (p = 0.001). Ethnicity (visible minorities: β = - 0.911, 95% C.I. = -1.677, -0.146), parental education (university: β = 0.978, 95% C.I. = 0.308, 1.649), and strength training (at least one day: β = 0.932, 95% C.I. = 0.108, 1.755) were associated with PA reported prospectively. In contrast, the number of active friends (at least one friend: β = 0.741, 95% C.I. = 0.026, 1.458) was associated with retrospective PA. Physical inactivity is the fourth leading cause of mortality globally, which requires accurate monitoring to inform population health interventions. In this digital age, where ubiquitous devices provide real-time engagement capabilities, digital citizen science can transform how we measure behaviours using citizen-owned ubiquitous digital tools to support prevention and treatment of non-communicable diseases.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,657
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,340
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,100 · 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