Where there's a will, there's a way: Identifying characteristics of physical activity that influence participation in older adults
Notice bibliographique
Résumé
As individuals age, many change their physical activity patterns and often become sedentary (Mechling & Netz, 2009). More specifically, Visser et al. (1997) found that some older adults transition from activities of high intensity and competition to activities centered on social relationships and enjoyment. It seems likely that older adults are influenced by certain physical activity characteristics, which could explain why many cease to participate. The aim of the present study was to identify characteristics that were perceived to be important for physical activity participation by adults aged 65-75 years. The study used a mixed-methods and multi-phase approach. In phase one, a Physical Activity and Aging Research Committee was created (n=7; age 67-75) and qualitative data were collected using focus group discussions. The group identified 25 characteristics that influenced physical activity selection. They also identified and defined the dimensions of structured/unstructured and individual/group activities. Phase two consisted of 43 participants (age 65-75) who provided quantitative data by identifying which factors were important across each dimension while rating the importance of each characteristic on a visual analogue scale. Participants ranked which characteristics were most important to their involvement in physical activity. Preliminary analysis suggests that certain characteristics are important across all four quadrants. However, specific trends appear within the dimensions of structured and unstructured activities, and within the group and individual spheres. The discussion will outline the most important characteristics within and across the dimensions. Finally, application to and recommendations for physical activity design for older adults will be discussed.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».