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Enregistrement W2606772999 · doi:10.1136/bjsports-2016-096950

Factors associated with participation in resistance training: a systematic review

2017· review· en· W2606772999 sur OpenAlexaff
Ryan E. Rhodes, David R. Lubans, Nandini Karunamuni, Sarah G. Kennedy, Ronald C. Plotnikoff

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Sports Medicine · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntrapersonal communicationInterpersonal communicationQuality of life (healthcare)PsychologyResistance (ecology)MedicineClinical psychologyInterpersonal relationshipSocial psychologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Regular participation in resistance training (RT) is critical to health and recommended in most international physical activity guidelines. Few people, however, participate in RT. The purpose of this review was to assess the demographic, behavioural, intrapersonal, interpersonal and environmental factors associated with participating in RT. DATA SOURCES: Eligible studies were from English peer-reviewed published articles that examined correlates or determinants of RT in adult samples. Searches were performed from August 2015 to April 2016 in six databases. RESULTS: We identified 51 independent data sets, from nine countries, primarily of moderate to high quality, and 23 factors related to participating in RT. Education, perceived health status, quality of life, affective judgements, self-efficacy, intention, self-regulation behaviours, subjective norm and programme leadership were associated with RT. CONCLUSION: Low education levels and poor health status were associated with low participation rates in RT. Intrapersonal factors including affective judgements, self-efficacy, and self-regulation behaviours, and interpersonal factors including subjective norms and programme leadership may be important for promoting RT behaviours.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,006
Bibliométrie0,0070,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,282
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,153 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations124
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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