Motivations for Adolescent Participation in Leisure-Time Physical Activity: International Differences
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although there are substantial international differences in adolescent physical activity (PA), cross-country motivational differences have received limited attention, perhaps due to the lack of measures applicable internationally. METHODS: Identical self-report measures assessing PA and motivations for PA were used to survey students ages 11, 13, and 15 from 7 countries participating in the 2005-2006 Health Behavior in School-Aged Children (HBSC) study representing 3 regions: Eastern Europe, Western Europe and North America. Multigroup comparisons with Confirmatory Factor Analysis and Structural Equation Modeling examined the stability of factors across regions and regional differences in relations between PA and motives for PA. RESULTS: Three PA motivation factors were identified as suitable for assessing international populations. There were significant regional, gender, and age differences in relations between PA and each of the 3 PA motives. Social and achievement motives were positively related to PA. However, the association of PA with health motivations varied significantly by region and gender. The patterns suggest the importance of social motives for PA and the possibility that health may not be a reliable motivator for adolescent PA. CONCLUSION: Programs to increase PA in adolescence need to determine which motives are effective for the particular population being targeted.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».