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Enregistrement W2049990188 · doi:10.1007/s13142-013-0215-2

Peer-delivered physical activity interventions: an overlooked opportunity for physical activity promotion

2013· review· en· W2049990188 sur OpenAlexaff
Kathleen A. Martin Ginis, Claudio R. Nigg, Alan L. Smith

Notice bibliographique

RevueTranslational Behavioral Medicine · 2013
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionHealth psychologyPhysical activityInclusion (mineral)Promotion (chess)Intervention (counseling)Health promotionPsychologySocial cognitive theoryPeer groupPeer reviewMedicineClinical psychologyApplied psychologyPublic healthPhysical therapySocial psychologyNursingPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this systematic review was to catalogue and synthesize published studies that have examined the effects of peer-delivered physical activity interventions on physical activity behavior. Ten published studies were identified that met the inclusion criteria. The following information was extracted from each study: study design and duration; characteristics of the sample, peers, and interventions; and physical activity outcomes. In all articles reporting within-groups analyses, peer-delivered interventions led to increases in physical activity behavior. When compared to alternatives, peer-delivered interventions were just as effective as professionally delivered interventions and more effective than control conditions for increasing physical activity. Only three studies included measures of social cognitive variables, yielding some evidence that peers may enhance self-efficacy and self-determined forms of motivation. Based on these findings, interventionists are encouraged to include peer mentors in their intervention delivery models. Investigators are encouraged to pursue a more comprehensive understanding of factors that can explain and maximize the impact of peer-delivered activity interventions.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,003
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,518
Tête enseignante GPT0,568
Écart entre enseignants0,050 · 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'étudeSans objet
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

Citations298
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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