Leisure-time Physical Activity and Sedentary Behaviour in Older People: The Influence of Sport Involvement on Behaviour Patterns in Later Life
Notice bibliographique
Résumé
Given the dramatic demographic change underway in most industrialized nations, the health of older adults is a major concern, particularly given the prevalence of sedentary behaviours and physical inactivity among ageing populations. Researchers have suggested sport participation in later life promotes other health-related behaviours, however, these relationships are poorly understood. It is possible for individuals to be classified as sufficiently active and still spend most of their day involved in sedentary pursuits. Moreover, there is little information on older sport participants' use of time compared to leisurely active or inactive peers and whether type of physical activity involvement is associated with differences in older adults' behaviour patterns. With this in mind, data from 1,723 respondents (65 years and older) who completed the sport module of the 2010 Canadian General Social Survey-Time Use were used to investigate the influence of physical activity involvement (competitive sport vs. non-competitive sport vs. physically active leisure vs. inactivity) on time spent in leisure-time physical activity and sedentary behaviours. Results indicated that competitive sport participants spent less time engaging in sedentary behaviours compared to the physically active leisure or inactive respondents; however, sport participants (both competitive and non-competitive) also spent less time engaging in leisure-time physical activities than the physically active leisure group. Implications of these findings to assumptions related to the activity levels of older sport participants, suggestions for future research, and considerations for sport-related interventions aimed at enhancing health in older adulthood are discussed.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».