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Enregistrement W2337808148 · doi:10.1017/s0714980816000155

On and Off the Mat: Yoga Experiences of Middle-Aged and Older Adults

2016· article· fr· W2337808148 sur OpenAlexaff
Annette Hilda Wertman, Andrew Wister, Barbara Mitchell

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2016
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyAffect (linguistics)Health promotionGerontologySet (abstract data type)Promotion (chess)MedicinePublic healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉSUMÉ Cet article examine les différences potentielles dans la pratique du yoga entre les adultes d’âge moyen et les adultes plus âgés. Un modèle Croyance à Santé/Parcours de Vie encadre cette recherche, et une stratégie analytique de méthodes mixtes est utilisée pour examiner les voies de parcours de vie dans le yoga, et la motivation à la pratique, ainsi que les obstacles perçus et les bénéfices pour la santé. Pour les analyses quantitatives, un échantillon de convenance de 452 participants a été recueilli au moyen d’un questionnaire en ligne. Pour les analyses qualitatives, des entrevues en face-à-face ont été menées auprès d’un sous-ensemble de 20 participants. Des différences uniques se sont manifestées entre les groupes d’âge (à la fois à l’âge actuel et à l’âge du démarrage de yoga), ainsi que par sexe pour certaines voies, les raisons / motivations, et les obstacles à s’engager dans le yoga, ainsi que pour les bénéfices de santé perçues. En outre, les résultats soulignent l’importance des points de repère d’information et des liens sociaux qui affectent la façon dont les individus adoptent et éprouvent le yoga. On discute les implications en ce qui concern les programmes à la promotion de la santé qui ciblent les adultes âgés.

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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeQualitatif
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

Citations18
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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