Initial Psychometric Evidence of Physical Inactivity Perceived Experience Scale (Pipes): COVID-19 Pandemic as a Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Aims: Our study aimed to develop a two-factor self-administered orthogonal questionnaire to assess the experience of perceived physical inactivity, to test its psychometric properties, to confirm its relationships with fear of COVID-19, and finally, with perceived stress during the pandemic. Methods: A total of 481 Tunisian subjects collected in several cities, aged from 16 to 67 years with a mean age = 32.48 ± 9.46, and of both sexes participate in our study with (male: 51.8%) and (female: 48.2%), divided according to the level of study into three categories. All subjects voluntarily answered the PIPES questionnaire, the IPAQ scale, the COVID-19 fear scale and the PSS-10 test. Results: The results of the exploratory and confirmatory factor analysis supported the robustness of the tool measure. In addition, examination of configurational, metric, scalar, and strict invariance supported the equivalence of the structure by gender and educational level. Concurrent validity was established by the positive association of a negative perception of physical inactivity with scores measured by the IPAQ scale and a negative association with scores of COVID-19 fear and perceived stress. Whereas, a positive perception of physical inactivity from the COVID-19 scale was negatively associated with the IPAQ and positively associated with fear of COVID-19 and perceived stress. Conclusion: The PIPES-10 scale can be used to measure the perception of physical inactivity in different situations.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».