Global Matrix 4.0 on Physical Activity for Children and Adolescents: Project Evolution, Process Evaluation, and Future Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Global Matrix initiative provides unique insights into child and adolescent physical activity (PA) worldwide, yet requires substantial human efforts and financial support. PURPOSE: This study aimed to evaluate the process and outcomes of the latest edition of the initiative, the Global Matrix 4.0, reflect on its evolution from earlier editions, and provide recommendations for future Global Matrices. METHODS: The evaluation followed a predetermined plan, which included collecting and analyzing qualitative and quantitative data from 3 online surveys to participants and online user activity metrics from MailChimp reports and Google Analytics. RESULTS: Global Matrix 4.0 participants (57 teams, 682 experts) assessed the PA status in their country/jurisdiction on at least 10 PA indicators and submitted 570 grades for global comparisons. Surveys were completed by 97% to 100% of targeted respondents and demonstrated predominantly high satisfaction rates (>80%) with participation, outputs, and project management. Lack of funding and inadequate national PA data availability were the commonly reported concerns. Suggestions for improvement included amending indicators' benchmarks and expanding the scope of the initiative to early years, underrepresented populations, and additional indicators. CONCLUSIONS: This evaluation process revealed the positive experience of Global Matrix 4.0 participants and the successful delivery of expected outcomes. Reviewing the core set of indicators and benchmarks, expanding the initiative's scope, and fundraising efforts are recommended to further optimize the use of resources and maximize impact.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».