Impact of the COVID-19 Pandemic on Physical Activity and Sedentary Behaviour: A Qualitative Study in a Canadian City
Notice bibliographique
Résumé
Public health measures introduced to combat the COVID-19 pandemic have impacted the physical activity, health, and well-being of millions of people. This grounded theory study explored how the COVID-19 pandemic has affected physical activity and perceptions of health among adults in a Canadian city (Calgary). Twelve adults (50% females; 20-70 years) were interviewed between June and October (2020) via telephone or videoconferencing. Using a maximum variation strategy, participants with a range of sociodemographic characteristics, physical activity levels, and perceptions of seriousness and anxiety related to COVID-19 were selected. Semi-structured interviews captured participant perceptions of how their physical activity and perceptions of health changed during the pandemic. Using thematic analysis, four themes were identified: (1) Disruption to Daily Routines, (2) Changes in Physical Activity, (3) Balancing Health, and (4) Family Life. Participants experienced different degrees of disruption in their daily routines and physical activity based on their individual circumstances (e.g., pre-pandemic physical activity, family life, and access to resources). Although participants faced challenges in modifying their daily routines and physical activity, many adapted. Some participants reported enhanced feelings of well-being. Public health strategies that encourage physical activity and promote health should be supported as they are needed during pandemics, such as COVID-19.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».