Rural communities are more physically active in Indonesia: the results on Indonesian national survey data
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Physical activity is an important component of maintaining physical and mental health, including reducing the risk of chronic diseases and improving cognitive function. However, nearly a quarter of the global adult population is physically inactive, with factors such as geographic location (urban vs. rural) and socioeconomic conditions influencing participation levels. Objective: To identify differences in physical activity levels between urban and rural communities in Indonesia and to identify the influence of residential location, wealth, and age on physical activity. Methodology: This study used data from the 5th wave of the Indonesian Family Life Survey (IFLS), with a sample of 20,611 respondents (57.4% urban, 42.6% rural). Physical activity levels were measured based on the Metabolic Equivalent of Task (MET) and analyzed using ANCOVA (with residence as a fixed factor, and wealth and age as covariates) and Bayesian ANCOVA to compare predictive models. Results: Significant difference in physical activity between urban and rural areas (F = 100.893, *p* < 0.001), with rural communities being more active. Wealth level had a significant effect (F = 44.894, *p* < 0.001), while age did not (*p* = 0.428). The best model in the Bayesian analysis included both residence and wealth (posterior probability: 96.7%), confirming the importance of geographic and economic context. Conclusions: Rural communities in Indonesia are more physically active, compared to urban communities. Public health policies need to prioritize location-based interventions. Further studies are needed to explore other factors such as access to infrastructure and community perceptions of physical activity.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».