Engaging With the Community to Promote Physical Activity in Urban Neighborhoods
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To describe perceptions of physical activity, opinions, on intergenerational approaches to physical activity and a vision for increasing physical activity in an underresourced urban community. APPROACH: Focus groups embedded in a large Community-Based Participatory Research Project. SETTING: West and Southwest Philadelphia. PARTICIPANTS: 15 parents, 16 youth, and 14 athletic coaches; youth were 13 to 18 years old and attended West Philadelphia schools; parents' children attended West Philadelphia schools; and coaches worked in West Philadelphia schools. METHODS: Six focus groups (2 youth, 2 parent, and 2 coach) were conducted guided by the Socio-Ecological Model; transcriptions were analyzed using a rigorous process of directed content analysis. RESULTS: Factors on all levels of the Socio-Ecological Model influence the perception of and engagement in physical activity for youth and their families. Future strategies to increase engagement in physical activity need to be collaborative and multifaceted. CONCLUSION: When physical activity is reframed as a broad goal that is normative and gender-neutral, a potential exists to engage youth and their families over their lifetimes; with attention to cross-sector collaboration and resource sharing, engaging and sustainable intergenerational physical activity interventions can be developed to promote health in underresourced urban communities.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».