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Enregistrement W4200580894 · doi:10.5539/gjhs.v14n2p8

Exploring Physical and Social Wellness of High School Students in Suva, Fiji

2021· article· en· W4200580894 sur OpenAlexvenueno aff
Latileta Odrovakavula, Masoud Mohammadnezhad

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueSports and Physical Education Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionDescriptive statisticsPsychologyPerceptionGerontologyCross-sectional studyMedicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Given the characteristics of the adolescence life stage, the physical and social wellness dimensions remain a challenge. The aim of this study was to determine adolescent perceptions of physical and social wellness in secondary schools in Fiji. MATERIALS & METHODS: Four purposively selected secondary schools in Suva, Fiji were part of this qualitative cross sectional study in 2019. Fijian students enrolled into years 11 to 13 in the selected schools were invited to participate. Participants were purposively sampled. Data was collected using a structured self-administered questionnaire. Descriptive statistics were generated through the Statistical Package for the Social Sciences software version 25. RESULTS: A total of 350 high school students, with the mean age of 17.5 (SD = ±0.9), participated in the study. The majority (48%) had very high scores for physical wellness and a fifth of the participants (28%) had low scores. In terms of social wellness, about a third (28.9%) scored low whilst the majority (40.3%) had high scores of social wellness. CONCLUSION: This study adds to the pool of knowledge for wellness increases chances of improvement in adolescent program development specifically in terms of physical and social wellness. Appropriate interventions are recommended to improve physical and social wellness in high school students in Fiji.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,865

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,201
Tête enseignante GPT0,548
Écart entre enseignants0,348 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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