Temporal trends in muscular fitness among French children and adolescents between 1999 and 2023
Notice bibliographique
Résumé
The aim was to estimate national temporal trends in muscular fitness for French youth between 1999 and 2023. Data were obtained from five cross-sectional studies on 53,314 children and adolescents (age range: 6–16 years). Lower- and upper-body strength were assessed by standing broad jump (SBJ) and handgrip strength (HGS). BMI z-scores (BMIz) were calculated using WHO growth curves. We found a statistically significant negligible decline in SBJ performance (standardised effect size (ES) trend per decade [95%CI]: −0.08 [−0.10, −0.07] or −2.1 cm [95%CI: −2.4, −1.8]) and a statistically significant negligible improvement in HGS (ES trend per decade [95%CI]: 0.11 [0.08, 0.13]) or 0.6 kg [(95%CI: 0.4, 0.8]). We found evidence of significant increases in distributional variability and asymmetry, with poorer trends in the low performers (<25th percentile) and better trends in the high performers (>75th percentile) compared to the average performers. Our data suggest negligible trends in mean SBJ and HGS, coupled with increased distributional variability and asymmetry. Trends were not uniform across the population distribution with data suggesting an increase over time in the gap between low and high performers. These results reinforce the importance of interventions and programmes aiming at improving muscular fitness specifically in children and adolescents with low muscular strength.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».