Disparities in physical activity descriptive norms: the case of immigrants and racial/ethnic minorities in New York City
Notice bibliographique
Résumé
Descriptive norms – conceptualized as the tendency for individuals to initiate given behaviours because significant others are engaged – have been considered helpful in increasing the uptake of physical activity. Yet, the literature pays little attention to the attainment of descriptive norms among the populations with inadequate levels of physical activity such as racial/ethnic minorities and immigrants. Using a representative survey from New York City, this study aimed to address this void. We found at the bivariate level that immigrants and racial/ethnic minorities (i.e., Black, Hispanic, and Asian) had lower levels of descriptive norms than their native-born and White counterparts. Importantly, such disparities were completely attenuated once socioeconomic status was controlled for, except for Asian Americans. Based on these findings, we provided some policy implications. First, intervention programs may need to prioritize the integration of minority populations. Second, there is the urgent need to create avenues for the social mixing of immigrants and racial/ethnic minorities, which may provide them opportunities to interact and network with those who actively engage in physical activity. Finally, it is important to reduce socioeconomic disparities between foreign-born and native-born populations as well as racial/ethnic minorities and their white counterparts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».