Examen rapide des études spatialisées traitant des lieux d’activité physique et de sédentarité des enfants et des adultes
Bibliographic record
Abstract
Introduction Les systèmes de géolocalisation par satellite (GPS) peuvent fournir un contexte supplémentaire sur les lieux où l’activité physique (AP) et les activités sédentaires (AS) sont pratiquées, surtout lorsque les données GPS sont superposées à celles de la mesure objective du mouvement. L’objectif de cet examen rapide était de résumer les données probantes tirées d’études spatialisées faisant appel à l’utilisation simultanée de GPS et de mesures objectives de l’AP et de l’AS. Méthodologie Six bases de données ont été consultées afin de recenser les études qui faisaient appel pour quantifier la localisation du mouvement à l’utilisation simultanée de GPS et de mesures objectives de l’AP ou de l’AS. Le risque de biais a été évalué et une synthèse qualitative a été effectuée. Résultats La recherche a permis de recenser 3 446 articles, dont 59 ont été inclus dans la revue, soit 22 études portant sur les enfants, 17 sur les adolescents et 20 sur les adultes. Un environnement favorable au transport actif est apparu comme un facteur important contribuant à l’activité physique d’intensité modérée à vigoureuse (APMV) chez les enfants, les adolescents et les adultes. Chez les enfants et les adolescents, l’école constitue un lieu important pour la pratique d’APMV, plus particulièrement la cour d’école dans le cas des enfants. Les lieux intérieurs (p. ex. les écoles et le domicile) semblent favoriser davantage la pratique d’AP légère et les AS. L’examen a été limité par le manque de normalisation de la nomenclature utilisée pour décrire les lieux et les méthodes ainsi que les mesures des écarts. Conclusion D’après les données probantes, un environnement favorable au transport actif contribuerait de façon importante à l’APMV tout au long de la vie d’une personne. Nous avons besoin d’études spatialisées fournissant la localisation de toutes les intensités de mouvement (avec le nombre de minutes et la proportion de chaque intensité), portant sur l’ensemble de la journée et utilisant des échantillons représentatifs de plus large taille.
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 | 0.015 | 0.067 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.003 |
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".