Középiskolások egészségmagatartásának vizsgálata
Bibliographic record
Abstract
Napjainkban a fiatalok egészségmagatartására fokozott figyelmet kell fordítani, hisz magatartásuktól függően ki vannak téve többek között az elhízásnak, a hiánybetegségeknek, és a különböző rizikómagatartások következtében szervezetük károsodásának. Az iskoláskorú fiatalok körében magas a zöldséget és gyümölcsöt nem mindennap fogyasztók és a nem elegendő fizikai aktivitást végzők aránya, a diákok egyharmadának nem megfelelő a testtömeg-indexe. Ugyanakkor a serdülőkori egészségmagatartás megalapozza a felnőttkorit, így az ebben az életkorban elért pozitív változás hatással van a későbbi egészségi állapotra is. \nÍgy célul tűztik ki, hogy felmérjük a középiskolások egészségmagatartását, és meghatározzuk a potenciális beavatkozási pontokat körükben. \nKutatásunkat a balmazújvárosi Veres Péter Gimnáziumba járó 9.-12. osztályos tanulókkal végeztük 2013 decemberében. A kérdőív első részében az egészségmagatartási szokásokat mértük fel (táplálkozási szokások, fizikai aktivitás, rizikó magatartás, testkép, tápláltsági állapot), a második részben a tanulók egészséggel kapcsolatos ismereteire voltunk kíváncsiak. \n A vizsgálatunkban 175 tanuló töltött ki önkéntesen kérdőívet, a válaszadási arány 87,5% volt. A tanulók közel egyharmada volt fiú (56 fő). A válaszadók csaknem egyharmada sohasem reggelizik hétköznaponként, és csupán 21,4% fogyaszt gyümölcsöt, és 11,4% zöldséget napi rendszerességgel. Az iskolába járóknak átlagosan 3-5 testnevelés órájuk van egy héten, ezen felül a diákok közel 70%-a végez valamilyen sporttevékenységet, és csupán a válaszadók 18,2%-a nem sportolt soha életében. A tanulók egynegyede alultáplált. A válaszadók 90%-a saját bevallása szerint még soha nem fogyasztott illegális drogot, 64,2%-uk nem dohányzik, 40%-uk még soha nem volt részeg. Általánosságban elmondható, hogy az évfolyamokkal párhuzamosan nő a pszichoaktív szerek kipróbálásának és fogyasztásának aránya is. \nAz országos adatokhoz képest kedvezőbb eredményeket találtunk a szerfogyasztás területén, ugyanakkor több az alultáplált és a kevesebb a zöldséget, gyümölcsöt fogyasztók aránya. Ezért az egészséges életmóddal kapcsolatos ismeretek bővítését szorgalmaznánk a közoktatás keretein belül.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.088 | 0.031 |
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".