Investigating Gender Differences in Physical Activity Behavior and Social Cognitions among First-Year Medical Students
Notice bibliographique
Résumé
This article was migrated. The article was not marked as recommended. Background: Applying the Theory of Planned Behavior, we examined gender differences in physical activity (PA) behavior and social cognitions (SC; i.e., attitudes, perceived behavioral control, intentions and subjective norms) among first-year medical students. Methods: In October 2015, first-year medical students from across Ontario [n=95; 23±2 years (31 males)] completed questionnaires assessing PA levels and SC. Results: Men reported greater moderate-to-vigorous PA (MVPA) per week compared to women (243.3 ± 224.7 min/week vs. 145.4 ± 127.8 min/week, p=0.042). No differences in SC toward PA were observed between genders (all ps>0.05). Bivariate correlations revealed that perceived behavioral control and intentions to participate in PA correlated with MVPA in both genders (all rs>0.348; all ps<0.05); however, attitudes (pleasantness and enjoyment) predicted MVPA solely amongst men (all rs>0.492; all ps<0.001). Conclusions: Findings provide insight into the theoretical constructs that influence medical students' PA, and how these factors may differ between genders. Findings can be used to tailor interventions to increase PA among medical students.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».