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Enregistrement W4312036688 · doi:10.1093/geroni/igac059.2885

OLDER ADULT ONLINE EXERCISE CLASSES DURING THE COVID-19 PANDEMIC: A SURVEY OF SERVICE PROVIDER PERSPECTIVESS

2022· article· en· W4312036688 sur OpenAlexaff
Dallas J. Murphy, Michelle M. Porter, Ruth Barclay, Stephen M. Cornish, Jacquie Ripat, Kathryn M. Sibley, Sandra C. Webber, Nicole Dunn

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésService providerPandemicFlexibility (engineering)Service (business)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Class (philosophy)MedicinePsychologyGerontologyMedical educationMarketingBusinessComputer scienceManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract COVID-19 rendered the availability of exercise facilities sporadic and online exercise programs subsequently became more common. This research explored online exercise classes delivered to older adults during the pandemic from the perspective of service providers. Sixty-seven service providers completed the survey (88% female). The majority (54%) of respondents had worked in the fitness industry for greater than 10 years, and 66% were fitness class instructors, while fewer were managers (9%) and personal trainers (8%). Three participants had experience providing online exercise classes prior to the pandemic, while 43 more had experience providing online exercise classes since the pandemic began. Of these 46 service providers, 87% offered classes live through Zoom. The majority (64%) offered classes through an organization, and 61% charged a fee for participants to take part. The most common type of class was a general fitness class (63%), followed by yoga and flexibility classes (39%), and strength training (17%). Regarding equipment used, weights were most frequently required (69%), followed by resistance bands (49%) and mats (44%). Most classes lasted 40–60 minutes (59%) and were low intensity (74%). Of the 21 respondents who did not provide online exercise classes, 43% indicated this was because of a lack of interest, and 19% cited not knowing how to use technology to deliver classes online, though most (71%) indicated they would consider offering online classes in the future. This research reveals the adaptability of service providers and may serve to inform the continued development of online exercise programs for older adults.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,287 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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