MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2098276664 · doi:10.1123/jpah.5.5.675

Participant Experiences in a Workplace Pedometer-Based Physical Activity Program

2008· article· en· W2098276664 sur OpenAlexaff
Nicola Lauzon, Catherine B. Chan, Anita M. Myers, Catrine Tudor‐Locke

Notice bibliographique

RevueJournal of Physical Activity and Health · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPedometerConversationPsychological interventionFocus groupPsychologyApplied psychologyPhysical activityMedical educationSocial psychologyPhysical therapyMedicineCommunicationSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Limited process evaluation of pedometer-based interventions has been reported. METHODS: Feedback via focus groups (n=38) and exit questionnaires (n=68) was used to examine participants' experiences in a group-based, pedometer-based physical activity (PA) program delivered in the workplace. RESULTS: The pedometer was described as a useful tool for increasing awareness of PA, providing motivation and visual feedback, and encouraging conversation and support among participants and others such as family and friends. Group meetings provided motivation and social support, as did participation by coworkers. Self-selected goals, self-selected PA strategies, and recording of steps/d were also important. CONCLUSIONS: Given the importance of social support as a mediating variable in changing PA behavior, future pedometer-based programs might benefit from including a group-based component.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,803
Score d'incertitude au seuil0,793

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,199
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeObservationnel
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

Citations48
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Physical Activity and HealthMême sujetPhysical Activity and HealthTravaux en français237 207