Sport, Physical Activity, and Aging: Are We on the Right Track?
Notice bibliographique
Résumé
This chapter provides a critical overview of the applicability and effectiveness of ‘Sport for Life’ and ‘Sport for All’ approaches in achieving ‘success’ during older adulthood. Older adulthood, as suggested by the World Health Organization (WHO), commonly coincides with the eligibility to collect pension payments, and thus begins between 60 and 65 years of age (WHO, 2002a). As many parts of the world face a demographic shift toward this older population base, a critical examination of strategies to maintain health, function, and well-being into later life is warranted. Positioned within a framework of successful aging, this chapter discusses the implications of holding the individual accountable for personal health and functioning, while aligning this notion with the expectation of all individuals to maintain physically active lives through sport participation. As an example of older adults participating in sport we highlight the World Masters Games and debate the use of competitive Masters athletes to exemplify the aging ideal as well as serve as role models for the senior population. We consider barriers to sport and physical activity participation and provide a snapshot of engagement profiles throughout older adulthood. Conclusions are drawn regarding ‘Sport for Life’ and ‘Sport for All’ approaches when encouraging older adults to age successfully, and contrasts are made to the broader framework of ‘active aging’. These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,006 |
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 ».