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Enregistrement W3107518712 · doi:10.3390/ijerph17239036

The Impact of COVID-19 on Women’s Physical Activity Behavior and Mental Well-Being

2020· article· en· W3107518712 sur OpenAlexaff
Carl Nienhuis, Iris Lesser

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of the Fraser Valley
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthRecreationAnxietyPhysical activitySocial distanceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychologyDistancingPandemicGerontologyClinical psychologyMedicinePsychiatryPhysical therapyDiseasePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A global pandemic caused by COVID-19 resulted in restrictions to daily living for Canadians, including social distancing and closure of recreation facilities and provincial parks. METHODS: The objective of this study was to assess whether sex differences exist in physical activity and well-being since COVID-19 and to explore how barriers or facilitators to physical activity may explain these differences. Chi-square tests, independent t-tests and one-way ANOVAs were conducted to evaluate data provided by 1098 Canadians-215 men and 871 women. RESULTS: Women were significantly less physically active than men and reported more barriers and fewer facilitators to physical activity and experienced significantly more generalized anxiety than men. Women who were engaged in less physical activity due to COVID-19 reported significantly lower mental health scores, lower social, emotional and psychological well-being, and significantly higher generalized anxiety, while women who engaged in more physical activity had improved mental health scores. CONCLUSIONS: Given the challenges that women uniquely face due to restrictions, it is imperative to advocate and provide environmental opportunity and support for physical activity to reduce the mental duress women may be experiencing. Specific physical activity programming that is inclusive of lifestyle physical activity and can engage children is encouraged.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,662
Score d'incertitude au seuil0,623

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,137
Tête enseignante GPT0,518
Écart entre enseignants0,381 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations141
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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