Enhancing physical activity knowledge exchange strategies for Canadian long-haul truck drivers
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Canadian long-haul truck drivers lead sedentary lives, but are receptive to receiving physical activity information to address health risks. This study examined how Canadian long-haul truck drivers would like to receive physical activity information in order to improve their overall health. The purpose of this study was twofold: 1) explore barriers Canadian long-haul truck drivers have to receiving and using physical activity information and 2) understand how physical activity information should be structured and delivered to these drivers to overcome these barriers. Design/methodology/approach Semi-structured interviews were conducted with 12 Canadian long-haul truck drivers. Drivers had, on average, 14.3 years of professional long-haul driving experience. Findings Few drivers had received any physical activity information. Drivers discussed a culture where they perceived both employers and drivers to be lacking awareness of the importance of physical activity and its impact on health. Drivers explained they were too busy, stressed or tired to be active or to learn about physical activity. Information received by some drivers on this topic was too general to be helpful in changing physical activity behaviours. Drivers mentioned that personalized and accessible physical activity information should be provided to them through multiple methods by their employers, as an aspect of occupational health and safety. Practical implications Future physical activity information strategies should use both passive and interactive mediums to promote physical activity to Canadian long-haul truck drivers. Originality/value This is the first study to assess how Canadian long-haul truck drivers would like to receive trustworthy information that can lead to healthful improvements in physical activity behaviour.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,013 |
| 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 | 0,010 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».