An Exploration of Online Exercise Participation of Older Manitobans During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract During the COVID-19 pandemic, in-person exercise programs for older people were temporarily closed, and some were replaced with online exercise. We explored the online exercise experiences of older people in Manitoba, Canada, using an online survey. We recruited a convenience sample (≥ 65 years), primarily through community organizations, and 745 people (57.5% female) consented. About 38.2% reported participating in online exercise during the pandemic. Most used pre-recorded classes (80.4%), from their local community (79.7%), and YouTube was the most used platform (57.4%). Almost all (82.7%) found the classes had the right variety and intensity. Of those who had participated in online exercise, 67.0% said they would participate in an online exercise class outside of a pandemic time. Participants like the following aspects better about online exercise: no transportation arrangements, it doesn’t matter what they wear, no travel time, and they like to exercise without others seeing them. However, they also miss being with and socializing with others, and they reported feeling unsafe when the instructor cannot see them. Of those who did not participate online, several reasons were given: they prefer to exercise with others in the same room, they prefer to exercise with an instructor directly present, no appropriate device, and their internet is not reliable. Many also provided examples of future circumstances when they might participate online, including: when the weather is not conducive to outdoor exercise, and if they can overcome technical issues. Lessons learned from this study can help those delivering online exercise in the future.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».