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Enregistrement W7035923733

Accounting for sitting and moving: an analysis of sedentary behaviour in mass media campaigns

2015· article· en· W7035923733 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLinguistic and Sociocultural Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth promotionSedentary behaviorMass mediaContext (archaeology)SittingPublic healthHealth communicationSedentary lifestyle
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mass media campaigns are an important tool for promoting health-related physical activity. The relevance of sedentary behaviour to public health has propelled it to feature prominently in health campaigns across the world. This study explored the use of messages regarding sedentary behaviour in health campaigns within the context of current debates surrounding the association between sedentary behaviour and health, and messaging strategies to promote moderate-to-vigorous physical activity (MVPA). METHODS: A web-based search of major campaigns in the UK, US, Canada and Australia was performed to identify the main campaign from each country. A directed content analysis was then conducted to analyse the inclusion of messages regarding sedentary behaviour in health campaigns and to elucidate key themes. Important areas for future research were illustrated. RESULTS: Four key themes from the campaigns emerged: clinging to sedentary behaviour guidelines, advocating reducing sedentary behaviour as a first step on the activity continuum and the importance of light activity, confusing the promotion of MVPA and the demonization of sedentary behaviour. CONCLUSIONS: Strategies for managing sedentary behaviour as an additional complicating factor in health promotion are urgently required. Lessons learned from previous health communication campaigns should stimulate research to inform future messaging strategies.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,252 · 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
Publié2015
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