Health Promotion Model on Preventive Behaviors of Risk Factors for Adults’ Metabolic Syndrome in Ponorogo, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
In Ponorogo, there are three risk factors for metabolic syndrome higher than national numbers that are 74% of physical inactivity with 26.1 % of national number, 46.9% of hypertension risk with 26.6% of national number, and 40.6% of weight with 28.9% of national number (Rosjidi et al., 2015). This research aimed at finding out the effects of individual beliefs, social capital and other effects on preventive behaviors of risk factors for adults’ metabolic syndrome. This control case study was employed on October 2019 in Ponorogo Regency, East Java, Indonesia. The dependent variables were preventive behaviors of risk factors for metabolic syndrome. The independent variables were perceived susceptibility, perceived severity, perceived benefits, perceived barriers, self-efficacy, governmental support, peer support, social capital, imitation, collective efficacy, and outcome expectations. The data was obtained using questionnaires and then analyzed by using a path analysis of 13 strata program. There were direct effects of self-efficacy, perceived benefits, perceived barriers, and perceived severity on preventive behaviors of risk factors for metabolic syndrome. There were indirect effects of perceived susceptibility toward perceived severity, perceived benefits toward perceived barriers, governmental support toward perceived barriers, peer support toward imitation, collective efficacy toward self-efficacy, imitation toward self-efficacy, outcome expectations toward perceived benefits, social capital toward collective efficacy, imitation through toward preventive behaviors of risk factors for metabolic syndrome.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».