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Record W3035862003 · doi:10.71781/1186

Physical activity and screen time trajectories in adolescents

2019· dissertation· en· W3035862003 on OpenAlexaboutno aff
Teodora Riglea

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2019
Typedissertation
Languageen
FieldSocial Sciences
TopicImpact of Technology on Adolescents
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPhysical activityScreen timePsychologyDevelopmental psychologyMedicinePhysical medicine and rehabilitation

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introduction : Seulement 7% des Canadiens de 17 ans et moins pratiquent 60 minutes d’activité physique modérée à vigoureuse quotidiennement. La majorité dépasse le temps d’écran quotidien recommandé de deux heures. Plusieurs études transversales indiquent que les deux comportements évoluent indépendamment et ne seraient que faiblement corrélés. Objectifs et hypothèses : Les objectifs de ce mémoire est d’identifier des trajectoires d’activité physique et des trajectoires de temps devant l’écran durant l’adolescence, par sexe, et de décrire la distribution des individus selon l’appartenance simultanée aux deux trajectoires. Nos hypothèses stipulent que des trajectoires différentes seront observées pour les deux sexes et que les deux comportements ne s’influenceront pas. Méthodes : Les données proviennent d’une étude prospective de 1294 adolescents de la région de Montréal, recrutés en 1999 à l’âge de 12-13 ans. Des questionnaires ont été remplis en classe à chaque 3 mois, de la première à la cinquième année du secondaire. Des modélisations de trajectoires de groupe ont identifié des trajectoires d’activité physique et de temps devant l’écran. Une modélisation de trajectoires jointes a rapporté des probabilités d’appartenance aux trajectoires des deux variables. Résultats : Cinq groupes ont été identifiés pour les trajectoires d’activité physique pour les deux sexes. Quatre groupes ont été identifiés pour les garçons et 5 pour les filles concernant le temps passé devant l’écran. 57% des garçons et 46% des filles ont fait des activités physiques pendant 6-7 jours par semaine, durant toute l’adolescence. Toutes les trajectoires de temps devant l’écran accumulent plus de deux heures d’écran quotidiennement. Les probabilités conditionnelles suggèrent une relation entre l’activité physique et le temps devant l’écran. Conclusion : Le développement de l’activité physique et du temps devant l’écran est hétérogène durant l’adolescence. Leur coévolution doit être prise en compte par les professionnels en santé publique.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.362
Threshold uncertainty score0.720

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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.

Opus teacher head0.024
GPT teacher head0.360
Teacher spread0.335 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2019
Admission routes1
Has abstractyes

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