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Enregistrement W2030630735 · doi:10.1177/1557988312444718

What a Man Wants

2012· article· en· W2030630735 sur OpenAlexaff
Cristina M. Caperchione, Corneel Vandelanotte, Gregory S. Kolt, Mitch J. Duncan, Marcus Ellison, Emma S. George, W. Kerry Mummery

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Men s Health · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of British Columbia, Okanagan CampusKelowna General HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealthy eatingPsychological interventionFocus groupGerontologyPhysical activityPopulationMedicinePsychologyHealth promotionWeight managementWeight lossEnvironmental healthNursingPhysical therapyPublic healthObesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Little attention has been paid to the physical activity (PA) and nutrition behaviors of middle-aged men; thus, the aim of this study was to gather information and gain insight into the PA and nutrition behaviors of these men. Six focus group sessions were undertaken with middle-aged men (N = 30) from regional Australia to explore the challenges and motivations to PA participation and healthy eating. Men had a good understanding of PA and nutrition; however, this was sometimes confounded by inconsistent media messages. Work commitments and family responsibilities were barriers to PA, while poor cooking skills and abilities were barriers to healthy eating. Disease prevention, weight management, and being a good role model were motivators for PA and healthy eating. By understanding what a man wants, PA and nutrition interventions can be designed and delivered to meet the needs of this hard-to-reach population.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,945
Score d'incertitude au seuil0,265

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,347 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations79
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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