Profil des visiteurs du site Web de Canada en mouvement
Bibliographic record
Abstract
Contexte : Le reseau Internet pourrait etre un moyen de joindre de grands groupes de Canadiennes et de Canadiens pour suivre ou rehausser leurs niveaux d'activite physique, mais on en sait tres peu sur le profil des personnes que l'on pourrait recruter a l'echelle nationale. Nos objectifs etaient de determiner : 1) la mesure dans laquelle notre echantillon etait representatif de la population canadienne; 2) les caracteristiques demographiques et socio-cognitives, l'environnement et les habitudes d'activite physique des personnes ayant visite une ou plusieurs fois le site Web de Canada en mouvement; et 3) si certaines strategies de recrutement sont plus susceptibles de joindre des tranches de population particulieres. Methode : Nous avons recueilli des mesures d'autodeclaration en ligne portant sur des facteurs demographiques et socio-cognitifs, sur l'environnement et sur les habitudes d'activite physique des visiteuses et des visiteurs du site Web. Pour atteindre les objectifs de recherche de l'etude, nous avons procede par analyses statistiques descriptives. Resultats : Nous avons releve des ecarts significatifs (ps<0,001) entre notre echantillon total et les donnees de l'Enquete sur la sante dans les collectivites canadiennes (ESCC) et du Recensement du Canada de 2001 pour toutes les mesures demographiques et relatives aux habitudes d'activite physique. Les visiteurs d'une seule fois etaient tres differents des visiteurs repetes du point de vue de leur âge (p<0,005) et du fait d'avoir a charge des enfants de moins de 13 ans (p=0,01). Nous n'avons cependant constate aucun ecart entre ces deux groupes par rapport a nos variables socio-cognitives, comportementales ou environnementales. Les sources par lesquelles ces deux types de visiteurs avaient appris l'existence du site Web de Canada en mouvement etaient sensiblement les memes. Conclusion: Le site Web de Canada en mouvement constitue une approche viable pour joindre des segments demographiques diversifies. Il faudrait en faire davantage pour: 1) creer des sites Web engageants; 2) decrire plus en detail le suivi des donnees d'acces en ligne; 3) integrer le site Web dans les activites d'autres organismes de promotion de l'activite physique; et 4) elargir les sources de recrutement.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".