Social support, self‐esteem, and sense of mastery as mediators of the relationships among physically active leisure, stress and health
Notice bibliographique
Résumé
In this article we report results of analyses that focused on examining (a) how physically active leisure influences relationships between stress and health, and (b) how social and psychological resources (i.e., social support, self‐esteem, and sense of mastery) impact on these relationships. Data from the Canadian 1994 National Population Health Survey (NPHS) were used for the analyses. Evidence for various types of health benefits of physically active leisure were found with the use of Structural equation modeling (SEM). For the whole sample, physically active leisure was directly and positively associated with physical health and well‐being, and directly and negatively associated with mental ill‐health. Also, social support, self‐esteem, and sense of mastery mediated the impact of physically active leisure on the stress‐health relationship. Specifically, physically active leisure appeared to indirectly facilitate stress reduction through its positive effects on these social and psychological resources, which consequently, had a positive effect on health and well‐being. With respect to sex and age differences, the findings appear to suggest that women may gain more mental health benefits from physically active leisure than men, and involvement in physically active leisure may be more beneficial for health among older individuals than younger individuals. Little evidence was found for the buffer effects of physically active leisure on stress‐health associations.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».