Are there gender based differences in participation and time spent in physical activity in Albania? Evidence from 2017-18 demographic and health survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Since 1990, Albania has embraced the market economy and globalization. Prosperity and modernization have also brought significant lifestyle changes toward unhealthy behaviours, doubling the mortality from non-communicable diseases (NCDs). While Physical Activity (PA) can mitigate the NCDs burden, participation is low in Albania. To date, research on PA determinants that could meaningfully inform policy is lacking. To fill this gap, this study examines the PA behaviour among Albanian adults. Specifically, we assess the decisions to participate, and the time spent in PA. METHODS: Using the 2017-2018 Albania Demographic and Health Survey data and a double-hurdle regression model, we simultaneously assess the influence of demographic, socioeconomic and lifestyle factors on the likelihood of participating (extensive margin) and the time spent (intensive margin) in PA. To understand gender differences regarding PA decisions, we run separate models for men and women. RESULTS: Results show significant variations in the likelihood of participation and the time spent in PA, by household economic status, administrative regions, occupation, and education. We find that likelihood of participation in PA increases with household wealth, but conditional on participation, affluent Albanians spent less time in PA. Education and employment status also have opposite effects on participation and time spent margins. Results show notable gender-based differences in PA behaviour (either for participation or time spent) related to education, age, family structure (marital status and the number of young children), regions, occupation, and lifestyle factors. CONCLUSIONS: Insights in understanding the PA behaviour of Albanian adults allow policymakers to identify socio-demographic groups most in need of intervention effort. To effectively support PA among Albanians, policymakers should target males and females differently and address gender-specific needs accordingly.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».