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Enregistrement W2292221043 · doi:10.1017/s0714980815000598

Physical Activity Perceptions and Influences among Older Adults in Rural Nova Scotia

2016· article· fr· W2292221043 sur OpenAlexafffundabout
Chad Witcher, Nicholas L. Holt, Wendy Young, Chris M. Blanchard, Donna Murnaghan, John C. Spence

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of Prince Edward IslandMemorial University of NewfoundlandUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNova scotiaContext (archaeology)Thematic analysisPromotion (chess)GerontologyPsychologyQualitative researchPerceptionGeographySociologyMedicinePolitical scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study identified factors that influenced physical activity (PA) participation among older adults from rural settings in Nova Scotia Canada and explored how the rural context may influence PA participation and promotion. Data were collected via individual semistructured interviews with 20 older adults (Mage = 77.5 years) from rural areas of Cape Breton and subjected to thematic analysis procedures (Braun & Clarke, 2006). Four themes representing factors that influence the prioritization of PA were identified: (1) historical context of activity, work, and productivity; (2) already busy with day-to-day activities; (3) being/staying on the go; and (4) cautionary approach. These findings suggest that PA promotion should be contextually salient, and highlight the need for a shared understanding between rural older adults and PA promoters regarding what constitutes being "physically active". Effective promotion of PA among rural older adults may require a shift away from contemporary methods of PA promotion.

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)0,000
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 enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,217

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations19
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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