Déterminants économiques et démographiques de la participation à l'activité physique au Canada
Bibliographic record
Abstract
La part importante des dépenses publiques attribuées à la santé justifie facilement l'intérêt porté aux analyses sur les déterminants de la santé et les ceux entourant l'adoption de certains comportements. L'inactivité physique ayant été identifiée comme un risque important à la santé, nous souhaitons nous attarder aux dynamiques entourant l'adoption d'activité physique. Dans le cadre de ce mémoire, nous étudierons le choix économique de consommer de l'activité physique et ses déterminants économiques et démographiques chez les Canadiens et Canadiennes en 2010. Le premier chapitre fait état de la littérature existante sur les déterminants de la pratique de l'activité physique. Le deuxième chapitre traite de la méthodologie utilisée, soit le modèle probit. Le troisième chapitre porte sur les données utilisées pour les fins d'analyse. Enfin, le quatrième chapitre traite des résultats obtenus, de leur interprétation et des limites de l'analyse. Dans nos analyses, nous trouvons que la pratique d'activité physique est en général liée positivement au revenu permanent. La probabilité de participer à une activité physique diminue avec le fait d'être une femme, de ne pas être Blanc, d'être immigrant, et avec l'âge, de façon non-linéaire. La probabilité de participer à certaines activités est plus fortement affectée par le revenu permanent; comme pour la course, le ski et le tennis, alors que d'autres activités le sont moins, tel que la marche, le baseball et le soccer. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Activité physique, santé, revenu.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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".