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Enregistrement W6962683260 · doi:10.17863/cam.83264

The descriptive and aetiological epidemiology of physical activity: composition, volume, and intensity.

2022· dissertation· en· W6962683260 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueApollo (University of Cambridge) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research Council
Mots-clésPhysical activityObesityEpidemiologyPopulationEtiologyPublic healthEnergy expenditureBody mass index

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Physical activity is known to play a role in the prevention of obesity and related cardiometabolic conditions. However, in order to develop targeted public health interventions, it is first necessary to understand how levels of physical activity vary in different populations, along with the determinants of physical activity and its association with intermediate disease traits. This thesis presents the results of descriptive studies of physical activity in three population cohorts: the UK-based National Diet and Nutrition Survey, the Cambridgeshire-based Fenland Study, and the Russian-based Know Your Heart Study, along with an ecological analysis of 35 population estimates of physical activity energy expenditure from populations as diverse as Arctic Inuit to the Maasai of Kenya. In summary, the analysis shows that physical varies by age, sex, BMI and location. The thesis additionally presents the results of two aetiological studies, one examining the associations between energy intake and macronutrient composition as the exposure, and physical activity energy expenditure as the outcome, and the other examining the joint associations of physical activity volume and intensity as the exposure with body-fatness as the outcome. Those analyses show that volume, be it intake or expenditure, is more strongly associated with the outcome than the underlying macronutrient composition or intensity. Overall, the body of work presented in this thesis represents a meaningful addition to the physical activity literature and adds specific additional information about the determinants of, and associations with, physical activity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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