The impact of utilizing mobile phones to promote physical activity among post-secondary students: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
A commitment to regular physical activity may reduce the risks of chronic diseases for young adults. Internationally, the majority of post-secondary students are insufficiently active for health benefits. Novel health strategies and interventions utilizing mobiles phones could increase post-secondary students' physical activity levels. However, there is contradictory evidence to support the use of mobile phones to promote physical activity, and a scoping review could provide further insights into this topic. The purpose of this study was to conduct a scoping review to explore the existing literature and investigate what is currently known about the use of mobile phones to enhance physical activity levels among post-secondary students. A total of 84 articles were identified from the literature search, and six studies were selected for data analysis. Two major themes were supported by the evidence, which included: (I) the relationship between mobile phones and physical activity levels; and (II) students' perceptions of mobile phones. Goal setting principles combined with text message interventions were reported to have significant influences on students' physical activity levels. Students expressed mixed feelings about coaching elements of apps and posting personal results on social networking websites. No studies reported the use of objective physical activity measurements. In conclusion, mobile phone technologies such as text message reminders could be included in health interventions to enhance post-secondary students' physical activity levels. There is limited evidence available on this topic and additional research is warranted to establish a clearer understanding of the relationship between mobile phones and post-secondary students' physical activity.
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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 | 0,008 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».