Physical Fitness Surveillance and Monitoring Systems Inventory for Children and Adolescents: A Scoping Review with a Global Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Surveillance of health-related physical fitness can improve decision-making and intervention strategies promoting health for children and adolescents. However, no study has comprehensively analyzed surveillance/monitoring systems for physical fitness globally. This review sought to address this gap by identifying: (1) national-level surveillance/monitoring systems for physical fitness among children and adolescents globally, (2) the main barriers and challenges to implementing surveillance/monitoring systems, and (3) governmental actions related to existing surveillance/monitoring systems. We used a scoping review to search, obtain, group, summarize, and analyze available evidence. Our review involved three stages: (1) identification of surveillance systems through a systematic literature review, with complementary search of the grey literature (e.g., reference lists, Google Scholar, webpages, recommendations), (2) systematic consultation with relevant experts using a Delphi method to confirm/add systems and to gather and analyze information on the barriers and challenges to implementing systems, and (3) Web searches for public documents on government sites and surveillance/monitoring system pages, and direct internet searches to identify relevant governmental actions related to surveillance systems. A total of 15 fitness surveillance/monitoring systems met our inclusion criteria. Experts identified a lack of government support and funding, and the low priority of fitness on the public health agenda as the main barriers/challenges to implementation. Several governmental actions related to surveillance systems were identified, including policies, strategies, programs, and guidelines. We propose a Global Observatory of Physical Fitness to help address these issues.
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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 | 0,031 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».