Tracking of physical activity during middle school transition in Iranian adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The purpose of this longitudinal study was to examine changes in physical activity behavior, psychological factors and interpersonal influences associated with exercise behavior during the transition from secondary school to high school in Sanandaj, Iran. Design: Data were collected from students in 2006 ( N = 1,073), of whom 844 provided follow-up data in 2009. Setting: The students were in high school in 2009 (51% male) with a mean age of 16.42 ± 1.73 years. Method: Physical activity-related cognitions, interpersonal influences, and physical activity behavior were measured using self-report questionnaires. To assess the effects of time and sex on psychosocial factors, analysis of variances (ANOVAs) were conducted. The relative stability of physical activity psychosocial correlates from wave 1 through wave 2 was assessed using Pearson product-moment correlations. Results: There were significant differences according to sex across time for physical activity, psychological variables and interpersonal influences associated with exercise activities. The girls were less active than boys at both time points. Girls reported lower self-efficacy and perceived more barriers and fewer perceived benefits for physical activity over time. Interpersonal influences on activity were more stable for girls than boys. Conclusion: The results offer evidence for decreasing physical activity in boys and girls and sex differences in cognitive variables and interpersonal influences. This is important for understanding how to address the problem of physical inactivity among Iranian youth.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».