MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4398169982 · doi:10.51224/srxiv.411

Beyond FITT

2024· preprint· en· W4398169982 sur OpenAlexaff
Fabian Herold, Liye Zou, Paula Theobald, Patrick Manser, Ryan S. Falck, Qian Yu, Teresa Liu‐Ambrose, Charles H. Hillman, Arthur K. Kramer, Kirk I. Erickson, Boris Cheval, Matthew Heath, Zhihao Zhang, Toru Ishihara, Keita Kamijo, Soichi Ando, Yanping Gao, Joseph P. Costello, Meijun Hou, Mats Hallgren, Zhuhui Chen, David Moreau, Vahid Farrahi, David A. Raichlen, Emmanuel Stamatakis, Michael J. Wheeler, Neville Owen, Sebastian Ludyga, Henning Budde, Thomas Gronwald

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensWestern UniversityVancouver Coastal Health Research InstituteUniversity of British ColumbiaVancouver Coastal Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research on physical activity and health, including planned and structured forms such as acute and chronic physical exercise, has focused on understanding potential dose-response relationships.Traditionally, the variables of (i) Frequency, (ii) Intensity, (iii) Time, (iv) and Type (known as the FITT principle) have been used to operationalize the dose of physical activity.In this article, we describe the limitations of FITT and propose that it should be complemented by the underappreciated variable density, which defines the temporal distribution of physical activity stimuli within a single bout of physical activity or between successive bouts of physical activity relative to time spent resting (e.g., in napping/sleeping or sedentary behaviors).Using the field of physical activity and brain health as an example, we discuss challenges and opportunities for further research to use density to improve our understanding of doseresponse relationships between physical activity and health-related outcomes.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0060,011
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,016

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,315 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetPhysical Activity and Health→Travaux en français237 207→