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Enregistrement W7069055772

Fit kids?

2016· article· en· W7069055772 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUND Scholarly Commons (University of North Dakota) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMaternal and Neonatal Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTest (biology)KinesiologyPopulationAerobic exercisePARRYDance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Team, co-led by UND kinesiologist Grant Tomkinson, gives American children low marks on global fitness-level report card \nAn international research team co-led from the University of North Dakota and the Children’s Hospital of Eastern Ontario (CHEO) studied the aerobic fitness levels of children and youth across 50 countries. The results were just published in the British Journal of Sports Medicine.\n“If all the kids in the world were to line up for a race, the average American child would finish at the foot of the field,” said Grant Tomkinson, associate professor of kinesiology in the UND College of Education & Human Development and senior author of the study. “Canada, on the other hand, fared moderately well placing just above middle of the pack. This study is the largest of its kind so it’s exciting to have this evidence at hand.”\n“Kids who are aerobically fit tend to be healthy; and kids who are healthy are apt to be healthy adults. So studying aerobic fitness in the early years is very insightful to overall population health,” said Justin Lang, the report’s lead author. He’s at CHEO and a Ph.D. student at the University of Ottawa. “It’s important to know how kids in Canada or America fare on the world stage, for example, because we can always learn from other countries with fitter kids.”\nThe study involved analyzing 20-meter shuttle data, also called the beep test, from 1.1 million kids aged 9 to 17 years old from 50 countries. The beep test is the most popular field based test of aerobic fitness levels of children and youth. It is also standardized and commonly used around the world.\nAnother key finding of this study is that income inequality – the gap between rich and poor as measured by the Gini Index – is strongly correlated with aerobic fitness. Children and youth from countries with a small gap between rich and poor appear to have better fitness.\nStudy collaborators include co-authors from University of Montreal and University of South Australia.\nRanking highlights: Top 5 fittest countries: Tanzania, Iceland, Estonia, Norway, Japan Canada placed 19 out of 50 America placed 47 out of 50

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,261 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2016
Routes d'admission1
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