Assessing the social climate of physical (in)activity in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ecological models suggest that a strategy for increasing physical activity participation within a population is to reconstruct the "social climate". This can be accomplished through 1) changing norms and beliefs, 2) providing direct support for modifying environments, and 3) implementing policies to encourage physical activity. Nevertheless, surveillance efforts have paid limited attention to empirical assessment of social climate. This study responds to this gap by assessing the social climate of physical activity in Canada. METHODS: = 49.1 ± 16.3 years) completed an online survey asking them to assess social climate dimensions including social norms of physical (in)activity, perceptions of who causes physical inactivity and who is responsible for solving physical inactivity, and support for physical activity-related policy. Descriptive statistics (frequencies) were calculated. Multinomial logistic regressions were constructed to identify whether demographic variables and physical activity participation associated with social climate dimensions. RESULTS: Physical inactivity was considered a serious public health concern by 55% of the respondents; similar to unhealthy diets (58%) and tobacco use (57%). Thirty-nine percent of the respondents reported that they often see other people exercising. Twenty-eight percent of the sample believed that society disapproves of physical inactivity. The majority of respondents (63%) viewed the cause of physical inactivity as both an individual responsibility and other factors beyond an individuals' control. Sixty-seven percent of respondents reported physical inactivity as being both a private matter and a public health matter. Strong support existed for environmental-, individual-, and economic-level policies but much less for legislative approaches. The social climate indicators were associated with respondents' level of physical activity participation and demographic variables in expected directions. CONCLUSION: This study is the first known attempt to assess social climate at a national level, addressing an important gap in knowledge related to advocating for, and implementing population-level physical activity interventions. Future tracking will be needed to identify any temporal (in)stability of these constructs over time and to explore the relationship between physical activity participation and indicators of the national social climate of physical activity.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».