Aging across the physical activity spectrum: From sedentary behaviour to sport participation
Notice bibliographique
Résumé
The following five presentations will provide an update on aging across the physical activity spectrum. Dr. Dogra will present a recently developed consensus statement on sedentary behaviour in older men and women. This consensus was based on a systematic review of the literature, a 3 stage Delphi consensus process with international experts in the field, and an in-person meeting with experts in July of 2016. Dr. Weir will present data from focus groups conducted with socially engaged older adults (n=26). Two main themes that fell into each of the four domains of the ecological model of sedentary behaviour emerged. These themes were barriers and promoters of sedentary behaviour, and were either intrinsic or extrinsic. Dr. Gayman will present results from an analysis of the Canadian General Social Survey (2010) investigating the influence of participation in low effort activities (i.e., MET < 1.5). Results indicate that athletes are less sedentary than leisurely active or inactive older adults (n= 1,723). Dr. Dogra will present results from a similar study comparing sedentary time between master and recreational athletes; however, in contrast to Dr. Gayman's results, these results indicate that Masters athletes may be compensating for vigorous exercise with an increase in sedentary time. Finally, Dr. Horton will present results from a qualitative investigation of older women competing in the 2013 World Masters Games. Three main themes emerged from the interviews (n=16): Multi-faceted benefits, Overcoming barriers, and Social roles. By resisting gender and aging stereotypes, women may help to change perceptions of aging.
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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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».