The Relationship Between Health Knowledge And Measures Of Health-related Physical Fitness
Notice bibliographique
Résumé
Research suggests that individuals who have increased fitness knowledge via health education are more likely to be physically active and fit. However, literature delineating the relationship between health knowledge base and the components of health-related physical fitness is scarce and inconsistent. PURPOSE: To determine the relationship between health-related physical fitness knowledge (HRPFK) and objective measures of health-related physical fitness in adulthood. METHODS: Health knowledge was assessed in 18 F and 16 M adults (19-49 yr) via the FitSmart, a 50 question standardized multiple choice examination of HRPFK, which incorporates: concepts of fitness, scientific principles of exercise, components of physical fitness, effects of exercise on chronic disease risk factors, exercise prescription, as well as nutrition, injury prevention, and consumer issues. Health-related physical fitness was assessed using the Canadian Physical Activity Fitness and Lifestyle Approach (CPAFLA), which objectively measures: physical activity participation (PAP), body composition (BMI, Waist Circumference (WC), Sum Of 5 Skinfolds), aerobic fitness (mCAFT), composite musculoskeletal fitness (grip strength, push-ups, flexibility, partial curl-ups, vertical jump, leg power, back extension (BE)), and composite back fitness (PAP, WC, flexibility, curl-ups, BE). All measures were completed by a Canadian Society for Exercise Physiology-Certified Exercise Physiologist (CSEP-CEP). RESULTS: HRPFK was significantly correlated to composite musculoskeletal fitness (r=0.40). When controlling for socio-demographic variables (age, gender, income, & education), regression analyses showed that HRPFK was the strongest unique contributor to musculoskeletal fitness (standardized B=0.59, p<0.05). Within composite musculoskeletal fitness, there was a positive and significant correlation between HRFPK and push-ups (r=0.37), as well as HRPFK and partial curl-ups (r=0.41). CONCLUSION: HRPFK is a significant contributor to and correlate of health-related physical fitness in adulthood. Clearly, the concept of HRPFK warrants further investigation as it holds important implications for the development of future health promotion initiatives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».