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Enregistrement W2162122824 · doi:10.1123/jpah.2012-0107

Who Uses Exercise as a Coping Strategy for Stress? Results From a National Survey of Canadians

2014· article· en· W2162122824 sur OpenAlexaffabout
John Cairney, Matthew Kwan, Scott Veldhuizen, Guy Faulkner

Notice bibliographique

RevueJournal of Physical Activity and Health · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoping (psychology)Logistic regressionOddsCross-sectional studyPhysical activityPopulationMedicinePsychologyClinical psychologyGerontologyEnvironmental healthPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To examine the prevalence of exercise as a coping behavior for stress, compare this to other coping behaviors, and examine its demographic, behavioral, and health correlates in a nationally representative sample of Canadians. METHOD: We used data from the Canadian Community Health Survey 1.2, a cross-sectional survey of 36,984 Canadians aged 15 and over, and conducted univariate and logistic regression analyses to address our objectives. RESULTS: 40% of Canadians reported using exercise for coping with stress (ranked 8th overall). These individuals were more likely to endorse other 'positive' coping strategies and less likely to use alcohol or drugs for coping. Being younger, female, unmarried, of high SES, and a nonsmoker were associated with higher likelihoods of using exercise as a coping strategy. High levels of leisure-time physical activity were associated with increased, and heavy physical activity at work with decreased, odds of reporting using exercise for stress coping. CONCLUSIONS: While reported use of exercise for stress coping is common in the general population, it is less so than several other behaviors. Encouraging exercise, particularly in groups identified as being less likely to use exercise for stress coping, could potentially reduce overall stress levels and improve general health and well-being.

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)0,001
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 enseignants0,923
Score d'incertitude au seuil0,950

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,152
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations97
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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