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Enregistrement W4327796956 · doi:10.1123/japa.2022-0118

Navigating a New Normal: Perceptions and Experiences of an Online Exercise Program for Older Adults During COVID-19

2023· article· en· W4327796956 sur OpenAlexaff
Sarah Galway, Meghan H.D. Laird, Matthieu Dagenais, Kimberley L. Gammage

Notice bibliographique

RevueJournal of Aging and Physical Activity · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisPopularityPerceptionPsychologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Medical educationApplied psychologyGerontologyPandemicReflexivityQualitative researchMedicineSocial psychologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Online exercise programming has surged in popularity; however, little is known about older adults' perceptions and experiences of online exercise. The purpose of this study was to qualitatively examine older adults' (aged 59-82 years) experiences and perceptions of an online exercise program during the COVID-19 pandemic. Nineteen individuals (individuals who used the online exercise program and those who did not) completed a semistructured interview. Three main themes were generated from the data using reflexive thematic analysis: (a) can online exercise really work for older adults? (b) technology attitudes and experiences influence online participation, and (c) barriers and advantages of the online exercise program and the home environment. Most participants who took part were able to overcome initial barriers through technical support and experience. Our findings highlight ways to promote advantages and address barriers of online exercise for older adults and emphasize the importance of fostering social experiences and training online exercise instructors.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,855
Score d'incertitude au seuil0,321

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,360 · 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 tête enseignante, 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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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