Moderation Effect of Physical Activity on the Relationship Between Fear of COVID-19 and General Distress: A Pilot Case Study in Arabic Countries
Notice bibliographique
Résumé
Aims This study aimed to investigate the effects of the fear of COVID-19, level of physical activity, and gender on negative stress (distress) in an Arab population by means of structural equations based on partial least squares. Materials and Methods The sample population comprised of 459 participants from four Arab countries (age M = 33.02, SD = 8.46; n = 237 women and n = 222 men). The level of education was basic (<9 years of study; n = 144), secondary/vocational (between 9 and 12; n = 178), and university (n = 137). The “Fear of COVID-19” Scale, the short form of the “International Physical Activity Questionnaire,” and the “Perceived Stress Scale” questionnaires were disseminated by emails and social networks via Google Forms. SMARTPLS software version 3.2.9 was used to model the relationships between the variables under study. Results Results confirmed the links between level of physical activity, fear of COVID-19, and gender, showing a significant mediating effect of the fear of COVID-19 on the relationship between gender and general distress. The level of physical activity was also found to influence the fear of COVID-19, varying depending on gender. In addition, the model highlighted the presence of a moderation effect of the level of physical activity. Conclusion Based on the model presented in the present study, we can conclude that the COVID-19 pandemic has a profound impact on psychological distress in the target populations. The impact of the level of physical activity on psychological distress is shown to be very important during the pandemic phase.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,005 | 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 ».