Quantifying physical activity during active commuting to school: A comparison of methodologies
Notice bibliographique
Résumé
• Accurate identification of start/end times is crucial for measuring physical activity during commuting accurately. • Common interval times may overestimate sedentary time and light physical activity during commuting. • Our proposed method, based on the distance from home to school, performed as well as GPS. The current study aims to detect walking trips to/from school with different methodologies (GPS, self-reported, fixed windows [w30 and w60], and distance-based time), and to compare the start/end times for the trips, and the time accumulated in sedentary time, light physical activity (LPA), and moderate-to-vigorous physical activity (MVPA). A total of 93 Spanish adolescents wore an accelerometer and GPS during school days, and the start/end times of walking trips to/from school were determined using five different methodologies. Mixed-effects limits of agreement analyses were used to determine the level of agreement between the start/end times of the walking trips identified by the five methodologies mentioned. Moreover, methodologies were determined to be equivalent if the mean difference with the GPS was within the proposed equivalence zone of ± 5.0 min. Self-reported measures showed a good level of agreement for estimating start times of walking trips to school compared to GPS, 0.0 (LoA95%:-0.3–0.2) hours. Self-reported measures were deemed equivalent to GPS for measuring sedentary time, LPA, and MVPA. W30 and distance-based time were equivalent to GPS for LPA and MVPA, but not for sedentary time. W60 was only deemed equivalent to GPS for MVPA accumulated during walking trips to and from school. Self-reported measures showed the most precise approach for estimating start times to school, as well as it deemed equivalent to GPS for quantifying sedentary time, LPA, and MVPA. Moreover, estimating the time to complete the trip based on the distance between home and school could be more appropriate than fixed windows.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».