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Enregistrement W2230576196 · doi:10.1123/rsj.30.2.87

Student Attitudes toward Sports and Fitness Activities after Graduation

2006· article· en· W2230576196 sur OpenAlexaff
Scott Forrester, Christopher M. Arterberry, Bob Barcelona

Notice bibliographique

RevueRecreational Sports Journal · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecreationGraduation (instrument)Context (archaeology)PsychologyApplied psychologyPhysical fitnessMedical educationRegression analysisInterpersonal communicationHealth benefitsSocial psychologyMedicinePhysical therapyPolitical scienceEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Colleges and universities have generally been seen as environments where physical activity can be facilitated and promoted. Most colleges and universities offer programs and facilities that promote participation in recreational sports, physical activity, and overall physical health. This study was designed to examine the relationship between recreational sports involvement, satisfaction, interpersonal and group, physical health and well-being, and academic benefits of involvement and the importance of sports and fitness activities after graduation. Surveys were randomly distributed to students ( N = 718) participating in a variety of recreational sports programs. Multiple regression was used to analyze the relationship between the predictor variables (involvement, satisfaction, and benefits of involvement) and the outcome variable (importance of sports and fitness activities after graduation). Only physical health and well-being benefits and the combined measure of recreational sports involvement were significant predictor variables in the regression equation. Understanding the impact of campus programs devoted to influencing positive health behavior, including physical activity, is a critical component in understanding the benefits of recreational sports involvement. Suggestions for future research are made in the context of the limitations of the study.

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)0,000
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,392

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations29
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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