Results from the 2022 Mexican report card on physical activity for children and adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The Mexican Report Card on Physical Activity for Children and Adolescents aims to assess the prevalence of movement behaviors and opportunities to perform them. Methods: Data on 11 indicators were obtained from national health surveys, census data, government documents, websites, and published studies. Data were compared against established benchmarks, and a grade between 0 and 10 was assigned to each indicator. Results: For Daily Behaviors, we found 34.5% of Mexican children and adolescents meet Physical Activity recommendations (Grade 3), 48.4% participate in Organized Sports (Grade 5), 35-75.8% engage in Active Play outdoors (Grade 4), 54.1% use Active Transportation (Grade 5), 43.6% spend <2 h in Sedentary Behavior per day (Grade 4), and 65-91% meet Sleep recommendations (Grade 7). Girls have lower physical activity levels and sports participation than boys of the same age. For Physical Fitness, we found 56.2-61.8% of children and adolescents have an adequate body mass index for their age (Grade 6). For Sources of Influence, we found 65-67% of parents engage in physical activity or sports in a week (Grade 7), 32.2-53.3% of basic education schools have a physical education teacher (Grade 6), and 37% of neighborhoods in Mexico have sidewalks with trees (Grade 4). Regarding Government, several policies and programs aimed at improving children physical activity were launched but their impact and allocated implementation budget are unknown (Grade 6). Discussion: Mexican children and adolescents engage in low levels of movement behaviors and have limited opportunities to perform such behaviors. The grades and recommendations provided here should be considered to improve such opportunities.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».