Physical activity information seeking among university students
Notice bibliographique
Résumé
Research suggests postsecondary students are a unique population experiencing significant declines in physical activity participation during the transition to university, with unique motives for participation. The purpose of this study was to: (i) identify which media tools (e.g., social media, paper media, peer networks) are preferred for physical activity information seeking, and (ii) examine outcome expectations for physical activity participation (e.g., weight loss, socialization, health benefits), among University of Alberta students. This analysis examined the relationships between physical activity information seeking, preferences for format, and student demographics. Survey results (N=1046) showed female students cited weight loss for appearance purposes as the main reason they look for information more so than male students, x2 (11) = 22.26, p = .02, while male students cited muscle gain for appearance as a top reason more than females, x2 (11) = 38.24, p < .001. Additionally, females were significantly more likely than males to cite accessing information to improve muscle tone as a secondary reason x2 (11) = 29.07, p = .02. Finally, female students reported using internet social media sources x2 (1) = 18.93, p < .001, and friends x2 (1) = 4.55, p = .03, more than males to find physical activity information. These findings suggest overall, university students may prefer learning about physical activity from websites and social media rather than health professionals. Future research may wish to consider how these preferences for information seeking and reasons why students seek information, affect participation in 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».