Temporal trends in the physical fitness of Hong Kong children aged 6–12 years between 2003–04 and 2015–16
Notice bibliographique
Résumé
Low physical fitness in childhood is linked with poor health now and in later life. This study estimated temporal trends in physical fitness for Hong Kong children aged 6-12 years from 2003-04 to 2015-16. Objectively measured body size and physical fitness data for 27,513 children were obtained from four population-representative surveys of Hong Kong primary school students. Temporal trends in means were estimated by population-weighted linear regression. Trends in distributional characteristics were visually described. Overall, there was a small increase in mean height (effect size (ES) = 0.20 (95%CI: 0.13, 0.28)), with a negligible increase (ES < 0.2) in mean body mass. When adjusted for trends in age, gender, and body size, there was a small decline in sit-and-reach performance (ES = -0.43 (95%CI: -0.43, -0.42)), a small improvement in 9-min run/walk performance (9-to-12-year-olds, ES = 0.26 (95%CI: 0.26, 0.27)), with negligible declines in handgrip strength, 6-min run/walk (6-to 8-year-olds), and sit-ups performance. Temporal trends were not always uniform across the population distribution, with declines in run/walk, sit-ups, and sit-and-reach performance generally largest in children with low fitness. Increased national health promotion strategies that address culturally specific factors are encouraged to further improve the existing trends, especially for children with low fitness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».