MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W6980062287

Assessing activeness in response to the addition of a playground animator at an indigneous elementary school with the Kahnawake schools diabetes prevention project

2013· dissertation· en· W6980062287 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2013
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverweightChildhood obesityPhysical activityIntervention (counseling)ObesityEthnographySedentary lifestyle
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: T2DM (Type 2 Diabetes) has relatively recently emerged as new epidemic now affecting children. T2DM also disproportionately affects Canadian First Nations and Inuit. Physical activity during childhood has been shown to reduce the likelihood of the progression to overweight and obesity in adulthood. Overweight and obesity are predictors of the onset of T2DM. Objective: To describe and assess activity levels of schoolchildren in an indigenous elementary school with and without the presence of a playground animator in order to further enhance knowledge and prevent T2DM in this population. The proportions of students in sedentary, active, and walking (moderate) physical activity levels were described with and without the presence of a playground animator. The relationship of physical activity to contextual variables such as supervision, organization and equipment were also described. The effect of temperature and time were also observed for their effects on physical activity level. In order to address other issues affecting healthy lifestyles, we also examined negative behaviours such as bullying or teasing (name calling) and used field notes to provide an ethnographic description of the playground atmosphere. Methods: A direct observation method entitled SOPLAY was used to assess physical activity and record other contextual variables. Children in grades 1-6 were observed during three months (September to December 2011) at recess and lunchtime when an intervention in the community offered an animator at the school on alternate days for recess and lunch time. Results: After 3 months of observations the average number of children per scan observed engaging in sedentary activity was 0.49 ± 1.21, for walking activity 7.22 ± 6.96, and for active 2.94 ± 4.38. A comparison of days with and without the animator showed no differences in activity level overall. The contextual variables (organisation, equipment provision and supervision) were found to be significantly positively associated with walking and active (MVPA) behaviours (p<0.05) but not with sedentary activity. Temperature change (-4°C to 25°C) showed significant correlations with activity levels (p<0.05), higher temperatures were found to be positively associated with increases in sedentary and active levels. Poor snack choices and peer teasing and bullying were observed in the school's environment as well. Conclusions: Improving physical activity levels, and healthy lifestyles among children in schools as a group poses special obstacles and numerous resources are needed to effect change. More research involving the critical examination of the most promising behaviour change techniques with school children is needed. Barriers to successful implementation of school based physical activity and healthy behaviour interventions require in-depth policy guidance.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,957
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,277 · 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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueeScholarship@McGill (McGill)→Même sujetObesity, Physical Activity, Diet→Travaux en français237 207→