The Role of Physical Literacy in the Association Between Weather and Physical Activity: A Longitudinal Multilevel Analysis With 951 Children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Numerous studies showed an effect of weather on physical activity (PA) levels in children. However, no study has yet examined the relevance of personal factors in this relationship. Therefore, this study analyzes (1) whether there are systematic interindividual differences in the extent to which weather affects the PA behavior and (2) whether physical literacy (PL) moderates the weather-PA association in children. METHODS: A total of 951 children in 12 Danish schools (age 9.76 [1.59] y; 54.3% girls) completed objective PA assessments via accelerometry (moderate to vigorous PA, light PA, and sedentary behavior). Local weather data (precipitation, wind speed, temperature, and sunshine duration) were provided by the Danish Meteorological Institute. Participants' PL was measured employing the Danish version of the Canadian Assessment of Physical Literacy-2. The 4116 accelerometer days underwent longitudinal multilevel analyses while considering their nesting into pupils and school classes (n = 51). RESULTS: Fluctuations in all PA indicators were significantly explained by variations in weather conditions, especially precipitation (P ≤ .035). Significant interindividual differences were found for 9 of 12 analytical dimensions, suggesting that weather changes influence PA behavior differently across individuals (especially moderate to vigorous PA, χ2[4] ≥ 11.5, P ≤ .021). However, PL moderated the relationship between weather and PA in only 2 of the 48 analytical constellations. CONCLUSIONS: Despite the varying impact of weather on PA across individuals, the present study favors a main effect model in which weather and PL exert independent effects on children's PA. The insufficient support for PL as a moderating factor calls for future studies to test alternative mechanisms in the weather-PA association.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».