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Enregistrement W3192204550 · doi:10.1080/2159676x.2021.1954073

A qualitative exploration of exercise blog believability among emerging adult women

2021· article· en· W3192204550 sur OpenAlexaffabout
Elaine Ori, Tara-Leigh McHugh, Tanya R. Berry

Notice bibliographique

RevueQualitative Research in Sport Exercise and Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelevance (law)Qualitative researchPsychologyPopulationThe InternetQualitative propertyContent analysisApplied psychologySocial mediaMedical educationSocial psychologyMedicineSociologyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Emerging adults aged 18–30 years are a unique population who have lifelong experience with digital media. This has contributed to comfort and familiarity with using the internet as a preferred source of information in particular with regard to exercise. Previous research suggests emerging adults may be conflicted about whether or not to believe the information encountered online. The purpose of this study was to explore what aspects of an exercise blog message are believed, and which aspects contribute to personal relevance for a population of emerging adult women. Using a qualitative descriptive design, one-on-one interviews were completed by the principal investigator with ten women (Mage = 25.6 years) residing in a Western Canadian province, all of whom had or were currently attending university. All interviews were recorded and transcribed verbatim. Qualitative content analysis was used to examine and categorise the data, in line with qualitative description designs. Following data analysis, three themes emerged related to blog article believability: information relevance, selective believability, and projecting believability. Exercise blogs may provide an opportunity for some individuals to learn about and diversify personal exercise opportunities. Additionally, participants expressed concern for others, and the potential of these media to contribute to negative outcomes for individuals without prior knowledge in the health disciplines.

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)0,063
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0630,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,350
Tête enseignante GPT0,640
Écart entre enseignants0,289 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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