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Enregistrement W2129552365 · doi:10.1123/jpah.2013-0208

Gender-Associated Perceptions of Barriers and Motivators to Physical Activity Participation in South Asian Punjabis Living in Western Canada

2014· article· en· W2129552365 sur OpenAlexaffabout
Cristina M. Caperchione, Shirley Chau, Gordon J. Walker, W. Kerry Mummery, Cally Jennings

Notice bibliographique

RevueJournal of Physical Activity and Health · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionGerontologySouth asiaPerceptionPsychologyPopulationPhysical activityDemographyMedicineEnvironmental healthPhysical therapySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Gender is a sociocultural factor known to impact the physical activity (PA) behaviors of South Asians. The purpose of this research was to examine gender-associated perceptions of barriers and motivators for PA in a South Asian population living Canada. METHODS: A random sample (N = 204) of South Asian Punjabi adults (18yrs+) completed a computer assisted telephone interview concerning their perceptions to PA participation. Content analysis was used to identify relevant main themes and chi-square analysis was used to calculate gender differences. RESULTS: Results indicated that women more often reported a lack of time due to work and family (χ2 = 7.284, df = 1, P = .007) and a lack of motivation (χ2 = 4.982, df = 1, P = .026), yet men more often reported climate (χ2 = 7.045, df = 1, P = .008) as a barrier. Regarding motivators, men more often reported prevention and reduction of disease (χ2 = 4.451, df = 1, P = .034) and watching others perform (χ2 = 10.827, df = 1, P = .001); however, reducing weight gain (χ2 = 4.806, df = 1, P = .028) and looking like others (χ2 = 4.730, df = 1, P = .029) were reported more often by women. CONCLUSIONS: Gender-associated differences concerning PA are present in this population and must be considered in the design and implementation of effective 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 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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,962

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 savante0,0000,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations36
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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