Health and recreational motional activity of elderly people in different countries of the world
Notice bibliographique
Résumé
The article considers and collects material from both international research and domestic sources that reflect the health and recreational physical activity of the elderly in Europe and the whole world as well as the motives for involvement in this age group. The results of the analysis of the questionnaire, which assessed the involvement of the elderly showed low health and recreational physical activity in different countries, ranging from 10 to 80%, and the activity of men is higher than women. About 40% of the population of the Netherlands and Germany are engaged in physical activity, and as for Belgium, France, Sweden, the indicator is less than 20%. In Spain, Finland, Canada, and the United Kingdom, government programs implemented in 13 pilot regions of the country over four years indicated a threefold increase in the number of seniors who regularly attend group exercise classes. In the United States, the population that is systematically engaged in physical activity is dominated by the population of Euros and Latinos, but African Americans are less active - up to 6%. In African countries physical activity is being decreased among the adult population. The main reasons for that include lack of knowledge of citizens about classes, poor promotion of programs among the population. The survey of the Chinese population on regular exercise during the week of the elderly in the range of 60-69 years showed 11.8%. According to research in Ukraine, only 17% of people of retirement age go in for exercise or sports
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».