Mission Impossible? Physical Activity Programming for Individuals Experiencing Homelessness
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: A pilot study was conducted to describe the physical activity experiences and perceived benefits of and barriers to physical activity participation for patrons of a homeless shelter. The resulting pilot data may be used to inform the creation of and support for physical activity and sport programs for those experiencing homelessness. METHOD: Eighteen male patrons of a homeless shelter completed self-report questionnaires to assess psychosocial factors: global self-esteem, general self-efficacy, exercise intention and attitudes, and quality of life. Fitness tests were completed to determine participants' body mass index, cardiorespiratory fitness, flexibility, and general body strength. Interviews probed participants' social support, motivations, perceived benefits, and preferences related to physical activity. RESULTS: Participants scored far below the acceptable range on the sit-and-reach test of flexibility. There were moderate correlations between several of the psychosocial variables and some of the fitness parameters. CONCLUSIONS: The participants could benefit from initiating a varied exercise program to increase their flexibility. Future research should explore intervention on psychosocial variables that may influence other psychosocial variables as well as fitness parameters. Despite limitations of a small sample size and limited access to fitness facilities, the preliminary evidence suggests that patrons of a homeless shelter are open to physical activity experiences and that the benefits may go beyond improving physical fitness levels.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».