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Enregistrement W2598396967

Physical activity information seeking among university students

2016· article· en· W2598396967 sur OpenAlexaffabout
Elaine Ori, Tanya R. Berry

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemographicsPsychologyPhysical activitySocializationSocial mediaAffect (linguistics)Information seekingPopulationSocial psychologyThe InternetMedical educationDemographyMedicineSociologyPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,004
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,283 · 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'admission2
Résumé présentoui

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