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Enregistrement W2143152877 · doi:10.1123/jpah.10.8.1136

Delving into the Social Ecology of Leisure-Time Physical Activity Among Adolescents From South Eastern Spain

2013· article· en· W2143152877 sur OpenAlexaff
Enrique Garcíá Bengoechea, Francisco Ruiz Juan, Paula Louise Bush

Notice bibliographique

RevueJournal of Physical Activity and Health · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcologyGeographyLeisure timePhysical activitySociologyPsychologyMedicineBiologyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Worldwide, there is a growing concern with adolescents' low levels of physical activity (PA). We used a comprehensive social ecological framework to uncover factors associated with leisure-time physical activity (LTPA) among adolescents from southeastern Spain. METHODS: A population-based sample of 3249 adolescents aged 12-17 participated in a school-based survey in 2006. Potential correlates of participation in and level of LTPA were assessed through self-report. LTPA levels were also self-reported. We used gender-stratified logistic regression models to examine the associations among the variables of interest. RESULTS: Consistent with a social ecological perspective, analyses revealed several factors, corresponding to different levels of organization (demographic, biological, psychological, behavioral, social) and behavioral settings (family, peer group, school), significantly associated with LTPA. Some of these factors varied as a function of gender and depending on whether the outcome considered was nonparticipation vs. participation in LTPA or high vs. low level of involvement among participants. Overall, the findings highlight the role of health-related participation motives, significant others' attitudes toward PA, and grade in physical education as correlates of LTPA in this sample. CONCLUSIONS: Continued research is necessary to understand the complex interplay of factors and settings associated with adolescent LTPA and the role of gender.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,292 · 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'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

Citations9
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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