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Enregistrement W2726492897 · doi:10.7202/1040248ar

Bienfaits psychologiques de l’activité physique pour la santé mentale optimale

2017· article· fr· W2726492897 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Emmanuel Poirel

Notice bibliographique

RevueSanté mentale au Québec · 2017
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiopsychosocial modelMental healthPsychologyAction (physics)Physical activityHealth promotionAction planPromotion (chess)Public healthMental illnessPsychiatryGerontologyMedicinePolitical scienceNursingPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mental health is a worldwide public health concern, as can be seen from the WHO's comprehensive mental health action plan 2013-2020 which was adopted by the 66th World Health Assembly. According to the Mental health commission of Canada (2012), one in five Canadians will personally experience a mental illness in their lifetime, and the WHO shows that mental illness represents the second most prevalent risk of morbidity after heart disease. Physical activity certainly provides an answer to this problem. Physical activity has been shown to improve physical health but it is also one of the most natural and accessible means to improve mental health. The aim of the present article is to propose a biopsychosocial model on the basis of a literature review on the psychological benefits of physical activity. In view of the findings we assume that physical activity increases mental well-being and optimal mental health as opposed to poor mental health. Hence, physical activity provides a state of well-being that enables individuals to realize their own potential, and that helps to cope with the normal stresses of life or adversity. The model certainly opens the way for research and new hypothesis, but it also aims at the promotion of the benefits of physical activity on psychological well-being for optimal mental health.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,748
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,358 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations28
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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