Screen-based sedentary behaviours among a nationally representative sample of youth: are Canadian kids couch potatoes?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine the percentage of Canadian youth meeting screen-time guidelines and to identify characteristics associated with different screen-time behaviours. METHODS: Using nationally representative data collected from the 2008/2009 Youth Smoking Survey (YSS), we analyzed three screen-time behaviours, cigarette smoking, weekly spending money, self esteem, region and grade by sex, and conducted four logistic regression models to examine factors associated with more than 2 hours a day of sedentary screen time. RESULTS: Of 51 922 Canadian youth in grades 6 to 12, 50.9% spent more than 2 hours per day in screen-based behaviours. The average daily screen time was 7.8 (± 2.3) hours. Males and current smokers were more likely to report over 2 hours per day watching TV and videos or playing video games, whereas students in higher grades and those with weekly spending money were more likely to report playing or surfing on a computer. Youth with higher self-esteem were less likely to report spending over 2 hours per day in each of the three screen-time behaviours examined. CONCLUSION: Developing a better understanding of the factors associated with more hours of screen time is required to develop and target interventions that reduce screen-time behaviours.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».