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Enregistrement W4390029856 · doi:10.1186/s12889-023-17436-3

Re-assessing the social climate of physical (in)activity in Canada

2023· article· en· W4390029856 sur OpenAlexafffundabout
Matthew Fagan, Leigh M. Vanderloo, Ananya Banerjee, Leah J. Ferguson, Eun‐Young Lee, Norm O’Reilly, Ryan E. Rhodes, John C. Spence, Mark S. Tremblay, Guy Faulkner

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensUniversity of OttawaQueen's UniversityUniversity of AlbertaUniversity of SaskatchewanWestern UniversityChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of VictoriaMcGill UniversityImpactUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésBiostatisticsDescriptive statisticsNeighbourhood (mathematics)MedicineDemographyPublic healthLogistic regressionPopulationEnvironmental healthCross-sectional studyGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social-ecological models suggest that a strategy for increasing population physical activity participation is to reconstruct the "social climate" through changing social norms and beliefs about physical activity (PA). In this study, we assessed whether the PA social climate in Canada has changed over a five-year period after controlling for sociodemographic factors and PA levels. Replicating a survey administered in 2018, a sample of adults in Canada (n = 2,507) completed an online survey assessing social climate dimensions, including but not limited to descriptive and injunctive norms. Descriptive statistics were calculated, and binary logistic regressions were conducted to assess the associations of sociodemographic factors and year of the survey with social climate dimensions. Results suggest some social climate constructs are trending in a positive direction between 2018 and 2023. Physical inactivity was considered a serious public health concern by 49% of respondents, second to unhealthy diets (52%). Compared to those who participated in the 2018 survey, participants in 2023 were less likely to see others walking or wheeling in their neighbourhood (OR = 1.58, 95% CI: 1.41, 1.78), but more likely to see people exercising (OR = 0.82, 95% CI: 0.73, 0.92) and kids playing in their neighbourhood (OR = 0.75, 95% CI: 0.66, 0.85). No changes were reported between 2018 and 2023 in individuals' perceptions of whether physical inactivity is due to individual versus external factors (OR = 0.99, 95% CI: 0.87, 1.13). The findings of this work indicate a modest positive shift in some measured components of the social climate surrounding PA although attributing causes for these changes remain speculative.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,230

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,133
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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