Evaluation of a Worksite-Based Small Group Team Challenge to Increase Physical Activity
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate whether participants in a small group team challenge had greater completion rates in an institution-wide step-challenge than other participants. DESIGN: A quasi-experimental, posttest-only design with a comparison group was used to evaluate group differences in completion rates. SETTING: A large university system provided the opportunity to participate in a physical activity challenge. PARTICIPANTS: The study was limited to employees who participated in the physical activity challenge. INTERVENTION: Two institutions offered participants the chance to compete as smaller groups of teams within their institution. These team-challenge participants (N = 414) were compared to participants from the same institutions that did not sign up for a team and tracked their steps individually (N = 1454). MEASURES: Participants who reported 50 000 steps per week for 5 of the 6 weeks were classified as challenge completers. We also evaluated total step count and controlled for several potential covariates including age, gender, and body mass index. ANALYSIS: Logistic regression was used to model the dichotomous outcome of challenge completion. RESULTS: Team-challenge participants were more likely to complete the physical activity challenge than other participants. Team-challenge participants had 1922 more steps per day than individual participants. However, at an institution level, overall completion rates were not higher at institutions that offered a team challenge.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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; 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 ».