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Enregistrement W2783121892

Mission accomplished? Physical activity, affect, and self-esteem

2015· article· en· W2783121892 sur OpenAlexaffabout
Andrea Bedard, Melanie Gregg

Notice bibliographique

RevueJournal of Exercise, Movement, and Sport · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAffect (linguistics)Physical activitySelf-esteemPsychologyClinical psychologySocial psychologyPhysical therapyMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The homeless experience a variety of physical, psychological and social vulnerabilities; physical activity and sport may be one vehicle to help alleviate some of these challenges. Self-esteem can predict intention and moderate the level of control the individual perceives they have over a specific health behaviour such as physical activity. There is evidence that even a single bout of physical activity can positively change affective states. Patrons from a homeless shelter (N = 34) participated in one of four physical activity experiences. Four physical activity experiences were selected based on results from our previous research: bowling, yoga, war canoe and Atlatl, and ball hockey. Self-report exercise behaviour and intentions were assessed prior to activity participation. Self-esteem and physical activity affect were measured before and after each activity. There were no significant changes in self-esteem or affect following physical activity participation. No between group differences were evident for self-esteem or affect. Self-esteem was not a significant predictor of self-reported exercise behaviour. Exercise behaviour was a significant predictor of physical activity affect; F(1, 27) = 5.74, p = .02; with an R2 = .18. Participants who participated more regularly in physical activity had higher ratings of physical activity affect. Acknowledgments: University of Winnipeg Major Research Grant

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,327 · 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'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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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