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Enregistrement W1995890858 · doi:10.1097/00005768-200212000-00020

Correlates of adults??? participation in physical activity: review and update

2002· review· en· W1995890858 sur OpenAlexaff
Stewart G. Trost, Neville Owen, Adrian Bauman, James F. Sallis, Wendy J. Brown

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2002
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensBC Studies
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGerontologyPsychologyPopulationPhysical activityPsychological interventionObesityDemographyMedicineEnvironmental healthPhysical therapyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To review and update the evidence relating to the personal, social, and environmental factors associated with physical activity (PA) in adults. METHODS: Systematic review of the peer-reviewed literature to identify papers published between 1998 and 2000 with PA (and including exercise and exercise adherence). Qualitative reports or case studies were not included. RESULTS: Thirty-eight new studies were located. Most confirmed the existence of factors already known to be correlates of PA. Changes in status were noted in relation to the influence of marital status, obesity, smoking, lack of time, past exercise behavior, and eight environmental variables. New studies were located which focused on previously understudied population groups such as minorities, middle and older aged adults, and the disabled. CONCLUSION: The newly reported studies tend to take a broader "ecological" approach to understanding the correlates of PA and are more focused on environmental factors. There remains a need to better understand environmental influences and the factors that influence different types of PA. As most of the work in this field still relies on cross-sectional studies, longitudinal and intervention studies will be required if causal relationships are to be inferred.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,002
Bibliométrie0,0070,012
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,336 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3 062
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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