Exploring first-year university students' barriers and facilitators to meeting the recommendations in the Canadian 24-Hour Movement Guidelines for Adults
Notice bibliographique
Résumé
First-year undergraduate students report low adherence to all movement behaviour (physical activity, sedentary behaviour and sleep) recommendations in the Canadian 24-Hour Movement Guidelines for Adults aged 18-64 years (24HMG). A first step towards the development of an implementation intervention is to understand the barriers and facilitators faced when attempting the target behaviours. The purpose of this study was to determine the multilevel factors that facilitate or prevent first-year undergraduate students' movement behaviours. Thirteen focus groups were conducted with first-year students from Queen's University (n=8) and the University of British Columbia (n=6). Inductive thematic analysis identified three themes and 13 sub-themes, which included multiple barriers and facilitators students face when trying to meet the 24HMG recommendations. Subsequently, themes and sub-themes were deductively categorized onto both the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) and the Theoretical Domains Framework (TDF) to understand barriers and facilitators to implementation and behaviour change, respectively. CFIR coding suggested that the challenges students face directly relate to the individual and the value placed on meeting 24HMG recommendations, as well as indirectly to the social and physical environments. TDF coding highlighted the complexity of enacting the 24HMG, given each of the behaviours are not 'single-incidence' behaviours; they occur in various contexts, at different times and frequencies, and require the targeting of multiple constructs to foster multiple-behaviour change. Findings provide a foundation that will contribute to the development of an evidence- and theory-based implementation intervention to improve 24HMG adherence among first-year university students.Acknowledgments: This study was funded by the Public Health Agency of Canada (grant number 1920-HQ-000004) and supported by the Canadian Society for Exercise Physiology.
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 | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».