Exercise is medicine: critical considerations in the qualitative research landscape
Notice bibliographique
Résumé
Since the American Medical Association and the American College of Sports Medicine partnered to launch Exercise is Medicine® (EIM) in 2007, the program has gained traction in 43 countries. The EIM discourse has been fruitful for framing exercise/physical activity as a form of disease prevention and/or symptom management for chronic conditions and mental health. This editorial ‘sets the stage’ for the articles within the special issue that coalesce a critical inquiry dialogue on EIM, by outlining taken for granted assumptions inherent in EIM. Assumptions include that people’s inactivity (and poor health) necessitates quick/planned intervention, exercise is positive/good for everyone and that the connection of exercise to medicine enhances credibility. Assumptions are problematized through grounding them in a neoliberal discourse of healthism, which emphasizes individual responsibility and/or experts as gatekeepers and facilitators of risk management through exercise. Three challenges to each of the assumptions are offered to explore EIM as socially, culturally and politically constructed, expanding the critical EIM dialogue. An overview of each of the articles within the special issue is then outlined to show ‘examples in use’ of critical theories and methodologies grounded broadly in interpretivist forms of inquiry and social constructionism. We conclude with noting the impetus and goal of this special issue--to spark further interest, dialogue and critical qualitative research on EIM –bringing forward the personal, socio-cultural, political iterations and potential of EIM.
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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 | 0,516 | 0,454 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,033 | 0,128 |
| Communication savante | 0,041 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,033 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».