Standing Still or Standing Out: Distinguishing Passive and Active Standing Is a Step in the Right Direction
Notice bibliographique
Résumé
Standing is a solution to reduce or break-up sedentary time (sitting/reclining/lying while awake); however, the measurable health benefits of standing are conflicting. A recent article in the Journal for the Measurement of Physical Behaviour has demonstrated that the thigh-worn activPAL inclinometer can distinguish between passive (no movement) and active (structured micromovements) standing using a machine learning model in lab-based and free-living environments. The predictive model extends beyond previous research by considering three-dimensional aspects of movement into the decision tree model. The ability to characterize these distinct postures is increasingly important to understand the physiological difference between passive and active standing. Notably, active standing, when stepping is not feasible, may be superior to passive standing for improving metabolic activity, reducing fatigue, and enhancing blood flow. Applied to free-living settings, active standing could help mitigate or attenuate some adverse cardiometabolic effects of stationary activity, thereby yielding positive cardiovascular outcomes. As standing gains recognition as a potentially important health behavior, distinguishing between passive and active standing offers a unique opportunity to clarify the health impacts of standing time, contributing to the evidence base. This evidence may contribute to more detailed activity guidelines and support public health initiatives to promote active standing. These advancements have the potential to enhance our understanding of standing behaviors’ health impacts and the possible divergent physiological effects of active versus passive standing.
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 | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».