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Enregistrement W4230037245 · doi:10.24124/2014/bpgub982

Perceived impact of physical activity on health and wellness of older adults in Northern British Columbia.

2014· dissertation· en· W4230037245 sur OpenAlexaffabout
Amita Gabriel

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnthusiasmPhysical activityThematic analysisGerontologyFocus groupPsychologyQualitative researchPhysical healthSample (material)MedicineMental healthSociologySocial psychologyPhysical therapySocial sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research rests on earlier research suggesting that there is a definitive connection between physical activity and the health and wellness of older adults. Aspects of this connection were examined through a qualitative research project with a sample of older adults in Prince George, the largest city in northern British Columbia, Canada. The research explored the experiences and perspectives of older adults about the impact of physical activity on their health and wellbeing. Using a purposeful sampling method, data was generated through focus group and in-depth interviews. The data generated was analyzed using thematic analysis. The following eight themes emerged from the data analyzed: (1) Enthusiasm to learn more about and be involved in physical activity, (2) Effects of northern climate on involvement in physical activity, (3) Prominent physical activity, (4) Impact of physical illness, (5) Reason for being involved in physical activity, (6) Reasons for not being involved in physical activity, (7) Physical activity contributes to good health, and (8) Other views on physical activity in the community. The findings of this research are expected to benefit older adults, their families, and Northern Health and its agencies / programs involved in delivering services to older adults in Prince George and neighboring towns. --Leaf ii.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,155

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,314 · 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'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
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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