Repenser un rythme favorable à la santé à l’ère de la pandémie de COVID-19
Bibliographic record
Abstract
Est-ce que l’horaire auquel les enfants, les adolescents et les adultes sont actifs, demeurent sédentaires (par exemple devant un écran) et dorment ont une influence sur leur état de santé général? Ce numéro spécial de Promotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada rassemble quatre articles qui présentent des données probantes et des recommandations concernant l’horaire des comportements en matière de mouvement : trois revues systématiques portant sur les associations entre les indicateurs de l’état de santé et les horaires d’activité physique, de sédentarité et de sommeil et un commentaire sur l’importance de ces données probantes pour les pratiques, les politiques et la recherche. Cet éditorial prépare le terrain pour ce numéro spécial en décrivant les effets des restrictions de santé publique liées à la COVID-19 sur un rythme favorable à la santé. Maintenant semble un moment idéal pour réévaluer de quelle manière et selon quel horaire nous devrions être physiquement actifs, demeurer sédentaires et dormir pour favoriser notre santé.
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 | 0.006 | 0.028 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".