Quality of online physical activity information for long-haul truck drivers
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – Most long-haul truck drivers are physically inactive. Despite being identified as a source of health information, online physical activity and exercise information has not been evaluated for this population. The purpose of this paper is to evaluate the accessibility, accuracy, technical and theoretical quality, and readability of online physical activity, exercise, and sport information for long-haul truck drivers. Design/methodology/approach – A standardized protocol was followed to identify and evaluate web sites. Web sites were included in the review if they met the following criteria: first, presented information on physical activity, exercise, or sport; second, provided information for long-haul truck drivers; and finally, provided information in English. Each web site was evaluated independently by the two study authors. After evaluating the web sites independently, the authors then met to discuss each construct for each web site. Findings – Overall, 44 web sites were reviewed. Nine web sites provided information based on physical activity guidelines. Most web sites scored poorly on technical and theoretical quality. In total, 28 web sites provided information that was written above the recommended grade 8 reading level. Research limitations/implications – Research has shown that theoretically designed physical activity and exercise interventions are more successful than those with no theoretical underpinnings. Creating web sites or online applications using behavioral theory and improving the readability of online health information may help increase levels of physical activity and improve overall health for this population. Originality/value – No previous research has examined the quality of online physical activity, exercise, or sport information for long-haul truck drivers. This is the first study to examine how online health information for this population can be improved.
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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 | 0,031 | 0,172 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».