Strategic Priorities for Physical Activity Surveillance in the United States
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Purpose Develop strategic priorities to guide future physical activity surveillance in the United States. Methods The Centers for Disease Control and Prevention and the American College of Sports Medicine convened a scientific roundtable of physical activity and measurement experts. Participants summarized the current state of aerobic physical activity surveillance for adults, focusing on practice and research needs in three areas: 1) behavior, 2) human movement, and 3) community supports. Needs and challenges for each area were identified. At the conclusion of the meeting, experts identified one overarching strategy and five strategic priorities to guide future surveillance. Results The identified overarching strategy was to develop a national plan for physical activity surveillance similar to the U.S. National Physical Activity Plan for promotion. The purpose of the plan would be to enhance coordination and collaboration within and between sectors, such as transportation and public health, and to address specific strategic priorities identified at the roundtable. These strategic priorities were used 1) to identify and prioritize physical activity constructs; 2) to assess the psychometric properties of instruments for physical activity surveillance; 3) to provide training and technical assistance for those collecting, analyzing, or interpreting surveillance data; 4) to explore accessing data from alternative sources; and 5) to improve communication, translation, and dissemination about estimates of physical activity from surveillance systems. Conclusion This roundtable provided strategic priorities for physical activity surveillance in the United States. A first step is to develop a national plan for physical activity surveillance that would provide an operating framework from which to execute these priorities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».