Socioeconomic Determinants of Physical Activity among Adult Arab Immigrants in Edmonton, Alberta
Notice bibliographique
Résumé
Little is known about leisure-time physical activity (LTPA) habits of Arab immigrants in Canada. Leisure-time physical activity has been linked to decreased risks for cancer, cardiovascular disease, and all causes mortality and increased life expectancy. Socioeconomic status has been recognized as a significant factor affecting health and wellbeing due to its impact on individuals’ attitudes, experiences, and exposure to several risk factors. The purpose of this cross-sectional descriptive study was to explore the levels of participation in LTPA among adult Arab immigrants in central Alberta, Canada, to examine the socioeconomic determinants of LTPA, and to investigate which individual, social, and environmental factors contribute to LTPA participation. Electronic surveys were used to collect data from a sample of 376 adults. The socioecological model and systems theory were used as the theoretical foundations to guide this research. Descriptive and multiple regression analyses were performed using SPSS. Around 40% of participants were physically active. As participants attained higher degrees, earned more money, and had occupations requiring less physical effort, their levels of LTPA increased. The social conditions in which the participants live also affected their levels of LTPA. Being more familiar with the health benefits and having fewer barriers to exercise predicted an increase in LTPA, whereas higher self-efficacy seemed to predict a decrease in LTPA. Family and friends’ support for exercise increased the levels of LTPA of participants. And finally, more environmental support for exercise predicted a decrease in LTPA levels among participants. Findings from this research have the potential to design and implement targeted LTPA recommendations and interventions for Arab immigrants.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».