Calibration and Validation of Machine Learning Models for Physical Behavior Characterization: Protocol and Methods for the Free-Living Physical Activity in Youth (FLPAY) Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Wearable activity monitors are increasingly used to characterize physical behavior. The development and validation of these characterization methods require criterion-labeled data typically collected in a laboratory or simulated free-living environment, which does not generally translate well to free-living due to limited behavior engagement in development that is not representative of free living. OBJECTIVE: The Free-Living Physical Activity in Youth (FLPAY) study was designed in 2 parts to establish a criterion dataset for novel method development for identifying periods of transition between activities in youth. METHODS: The FLPAY study used criterion measures of behavior (direct observation) and energy expenditure (indirect calorimetry) to label data from research-grade accelerometer-based devices for the purpose of developing and cross-validating models to identify transitions, classify activity type, and estimate energy expenditure in youth aged 6-18 years. The first part of this study was a simulated free-living protocol in the laboratory, comprising short (roughly 60-90 s) and long (roughly 4-5 min) bouts of 16 activities that were completed in various orders over the span of 2 visits. The second part of this study involved an independent sample of participants who agreed to be measured twice (2 hours each time) in free-living environments such as the home and community. RESULTS: The FLPAY study was funded from 2016 to 2020. A no-cost extension was granted for 2021. A few secondary outcomes have been published, but extensive analysis of primary data is ongoing. CONCLUSIONS: The 2-part design of the FLPAY study emphasized the collection of naturalistic behaviors and periods of transition between activities in both structured and unstructured environments. This filled an important gap, considering the traditional focus on scripted activity routines in structured laboratory environments. This protocol paper details the FLPAY procedures and participants, along with details about criterion datasets, which will be useful in future studies analyzing the wealth of device-based data in diverse ways. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR1-10.2196/65968.
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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 | 0,040 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».