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Enregistrement W4386050168 · doi:10.2196/46350

The Effect of Social Networks on Active Living in Adolescents: Qualitative Focus Group Study

2023· article· en· W4386050168 sur OpenAlexvenueno aff
Sander Hermsen, Femke van Abswoude, Bert Steenbergen

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFocus groupThematic analysisActive ageingQualitative researchActive livingPsychological interventionPsychologyInformation and Communications TechnologySocial network (sociolinguistics)Physical activityGerontologyDevelopmental psychologyMedicineSocial mediaSociologyPolitical scienceOlder peoplePhysical therapyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Participation in organized sports and other forms of active living have important health benefits in adolescence and adulthood. Unfortunately, the transition to secondary school has been shown to be a barrier to participation. Social networks can play important roles in activating adolescents, and information and communication technology (ICT) interventions can augment this role. To date, there are few insights into what adolescents themselves think and feel about barriers to and motivators for active living, the role of their social networks in active living, and the potential of ICT for physical activity (PA). OBJECTIVE: This study aimed to gather insights into the perspectives of adolescents aged 12 to 14 years on active living and sports participation, motivators and demotivators for active living, and the potential roles of their social network and of ICT. METHODS: A total of 26 adolescents aged 12 to 14 years from different levels of Dutch secondary schools participated in 1 of 5 semistructured focus group interviews, in which they talked about sports and PA, their social networks, their ICT use, and the role of social networks and ICT in PA. All interviews were transcribed and analyzed using a thematic qualitative approach. RESULTS: The study showed that all participants were physically active, although the transition to secondary school made this difficult, mostly because of time constraints. Participants saw positive physical and mental health effects as important benefits of active living. They regarded social benefits as strong motivators for active living: being together, making friends, and having fun together. However, the social network could also demotivate through negative peer judgment and negative feedback. Participants were willing to share their own positive experiences and hear about those from close peers and friends but would not share their own (and were not interested in others') negative experiences or personal information. Participants were mainly interested in descriptive norms set by others and obtained inspiration from others for PA. With respect to using ICT for active living, participants stated a preference for social challenges among friends, personalized feedback, goals, activities, and rewards. Competition was seen as less important or even unattractive. If mentioned, participants felt that this should be with friends, or peers of a similar level, with fun being more important than the competition itself. CONCLUSIONS: This study shows that adolescents feel that their social network is and can be a strong driver of active living. They are willing to use ICT-based solutions that make use of social networks for PA as long as these solutions involve their current (close) network and use an approach based on being together and having fun together.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,518
Écart entre enseignants0,421 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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