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Enregistrement W4221123587 · doi:10.1080/02701367.2021.1983515

Experiences of Size Inclusive Physical Activity Settings Among Women With Larger Bodies

2022· article· en· W4221123587 sur OpenAlexaff
Maxine Myre, Nicole M. Glenn, Tanya R. Berry

Notice bibliographique

RevueResearch Quarterly for Exercise and Sport · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueObesity and Health Practices
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInclusion (mineral)Stigma (botany)Physical activityPsychologyInterpersonal communicationPromotion (chess)Health promotionSocial psychologyInclusion–exclusion principleMedicinePhysical therapyNursingPublic healthPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Size inclusive physical activity settings may help mitigate the impact of physical activity-related weight stigma. In this interpretive description study, we aimed to understand how women with larger bodies experienced size inclusive physical activity settings. The study was informed by a settings-based approach to health promotion. Method: We interviewed nine women with larger bodies who participated in size inclusive physical activity and used an inductive approach to analyze the data. Findings: At the individual level, size inclusion was experienced as an enhancement of well-being, self-worth, and belonging. This was closely tied to the interpersonal level, whereby weight-neutral practices used by fitness instructors and lack of judgment from other exercisers contributed to experiences of size inclusion. At the organizational level, the organization’s culture, marketing, programs, and physical spaces could enhance or limit inclusion and participation. However, weight stigma was prevalent in women’s experiences outside the physical activity setting. Conclusion: We provide recommendations to improve size inclusion in physical activity settings.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,411 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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