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Enregistrement W2602783962

Effects of physical activity on depression in adult females

2016· article· en· W2602783962 sur OpenAlexaff
Michelle Fortier, Taylor McFadden, Isabelle Soucy, Martin D. Provencher

Notice bibliographique

RevueJournal of Exercise, Movement, and Sport (SCAPPS refereed abstracts repository) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensUniversité LavalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepression (economics)Physical activityIntervention (counseling)PsychologyDepressive symptomsClinical psychologyRandomized controlled trialAnalysis of varianceMedicinePhysical therapyPsychiatryInternal medicineCognition
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A number of reviews/meta-analyses have shown the positive effects of physical activity on depression (Schuch et al., 2016). Females report twice the rates of depression than males (Pearson, Janz, & Ali, 2013). The purpose of this presentation is to report the results of 2 experimental studies examining the effects of PA on depression in female adults. The first was an RCT comparing a physical activity intervention, a behavioural activation intervention and a control condition. The second was a multiple single subject study using a physical activity counsellor to help depressed female undergraduate students increase their physical activity. For study 1, a mixed ANOVA was conducted to assess the impact of the 3 conditions on depressive symptoms. The physical activity intervention showed a significant reduction in depressive symptoms, F(2, 54.74) = 3.49, p

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,502
Score d'incertitude au seuil0,545

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,264 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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