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Enregistrement W2261301269 · doi:10.1177/0898010115625504

A Multidimensional Investigation Into the Predictors of Physical Activity in Canadian Adolescents

2016· article· en· W2261301269 sur OpenAlexaffabout
Shelley Spurr, Jill Bally, Krista Trinder, Linzi Williamson

Notice bibliographique

RevueJournal of Holistic Nursing · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverweightRecreationSocial cognitive theoryGerontologyObesityPromotion (chess)Health promotionMedicinePopulationIntervention (counseling)Physical activityPsychologyClinical psychologyDemographyDevelopmental psychologyPhysical therapyPublic healthNursingEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The percentage of overweight and obese Canadian children and youth is dramatically increasing. Approaches to reducing obesity in adolescents should include the promotion of physical activity (PA) because a continued physically active lifestyle into adulthood may lower rates of chronic diseases associated with unhealthy body weight. PURPOSE: The current study expands on existing assessments of PA to include predictors based in a multidimensional adolescent wellness and ecological model. METHOD: Canadian adolescents (N = 603) were surveyed and the resulting data analyzed using multiple regression analysis. FINDINGS: Overall, 57.5 and 52.9% of the unique variance in PA for females and males, respectively, were explained by the predictors. Significant predictors for females included age, recreational time, family, leadership, and social comparison (cognitive development) skills. For males, equipment at home was also associated with increased PA. CONCLUSIONS: The finding that social comparison and leadership skills are significant predictors of PA in adolescents is new. Nurses should consider a holistic approach to promoting PA whereby these developmental dimensions are included in assessment and prioritized in providing nursing care. Additionally, individualized PA intervention strategies can then be tailored to this unique population.

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)0,003
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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