MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2740307419 · doi:10.1097/tgr.0000000000000152

Rural Older Adult Physical Activity Promotion

2017· article· en· W2740307419 sur OpenAlexaffabout
Chad Witcher

Notice bibliographique

RevueTopics in Geriatric Rehabilitation · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGerontologyHealth promotionMedicinePromotion (chess)Physical activityQualitative researchRural areaPerceptionPublic healthPsychologyNursingSociologyPolitical sciencePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The last 3 decades of research in exercise science have demonstrated the role of physical activity (PA) in maintaining, as well as improving, a variety of health outcome measures in older adults. However, rates of regular participation in PA remain relatively low. This is a significant public health issue, as inactive and insufficiently physically active older adults are more likely to develop chronic diseases such as heart disease, stroke, and diabetes. Furthermore, disparities in PA exist. For example, older adults in rural areas are less physically active than those in urban areas. Determining why such disparities in health and PA participation exist is a complex, but important endeavor and, presently, the underlying mechanisms are not well understood. By adopting interpretive research methodologies and methods (ie, “qualitative”), we can explore various contextual factors such as historical influences, social norms, and the cultural milieu of particular locations, which may influence area-specific participation in PA. Drawing upon research conducted in Canada, this article discusses the PA perceptions, preferences, and experiences of rural older adults, contextualizes these findings for practice, and considers to what extent a “rethink” of approaches to PA promotion may be necessary to serve future generations of rural older adults.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,722
Score d'incertitude au seuil0,338

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,328 · 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'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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTopics in Geriatric RehabilitationMême sujetPhysical Activity and HealthTravaux en français237 207