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Enregistrement W2598028271

Exercise modality and its relationship with global self-esteem and physical self-concept

2016· article· en· W2598028271 sur OpenAlexaff
Jasmine Proulx, Lori Dithurbide

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModality (human–computer interaction)ModalitiesPreferencePsychologySelf-esteemAerobic exerciseClinical psychologyPhysical therapyMedicineGerontologyComputer scienceMathematicsStatistics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research in the field of physical activity and self-esteem has been conducted since the 1970's. However, there have been very few studies examining the strength of the relationships between exercise modality (aerobic, group/classes, light, and heavy resistance), global self-esteem (GSE), and physical self-concept (PSC) in young, healthy women. The purpose of this study was to determine the strength of the relationship between GSE and PSC depending on a) the most frequently performed and b) the most preferred exercise modality. The secondary objective was to examine how PSC and its subdomains differ between exercise modalities. Women who exercise regularly and are between the ages of 18-30 were invited to participate in the study. Data was collected electronically through the online survey software Opinio. The online questionnaire consisted of 5 measures: tables for exercise habits, the Rosenberg Self-Esteem Scale, and 3 measures of PSC. For analysis, the data was divided into heavy resistance training (HRT) and others based on frequency and preference. There were no significant differences in the strength of the relationships between PSC and GSE in either group. Women who perform HRT most frequently and/or prefer HRT to other modalities had greater PSC while only women that perform HRT most frequently had greater GSE. While it is unknown at this time if HRT has a direct effect on GSE and PSC, more research should be conducted to further examine these and other potential relationships and effects.

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)0,007
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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