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Enregistrement W4379655793 · doi:10.54254/2753-7048/4/2022105

Effects of Exercise Motivation and Frequency on Mental Health in Women and Men

2023· article· en· W4379655793 sur OpenAlexaff
Zikun Sun

Notice bibliographique

RevueLecture Notes in Education Psychology and Public Media · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthPsychologyMeaning (existential)Quality of life (healthcare)GerontologyClinical psychologyApplied psychologySocial psychologyMedicinePsychiatryPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has been widely known that exercise can improve physical health by decreasing the probability of certain illnesses, such as cardiovascular diseases and diabetes. There are fewer experiments substantiating the correlation between exercise and mental health though. This article focuses on analyzing gender differences in motivation and frequency in popular team sports through qualitative analysis and literature review, as well as the influences of these differences on mental health. There are experiments on similar topics, but few literature reviews compare motivation and frequency between genders in exercise while applying the difference to mental health. Therefore, this article focuses on using multiple conclusions from previous research and analysis for a deeper application and meaning. Ultimately, this paper concludes that women are more likely to exercise for health, fitness, and weight loss, while men are more likely to exercise for health, fitness, and enjoyment. There is not a significant difference between women and men in terms of frequency of exercise, but women in general have a lower degree of satisfaction with their quality of life than men do.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,489
Score d'incertitude au seuil0,516

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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