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Enregistrement W4386823175 · doi:10.18122/ijpah.020306.boisestate

Factors Affecting Rural Women’s Involvement in Physical Activity in Ghana

2023· article· en· W4386823175 sur OpenAlexaff
A. K. Quainoo, TA Loeffler

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Physical Activity and Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePhysical Education and Pedagogy
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNonprobability samplingLivelihoodPhysical activityRural areaQualitative researchSocioeconomicsInterviewQualitative propertyPhonePsychologyGerontologyGeographySociologyMedicineEnvironmental healthSocial scienceAgriculturePhysical therapyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A qualitative study approach was used to explore the factors affecting rural women’s involvement in physical activity in Ghana. Most prior research has been done in African urban areas thus, neglecting the rural areas. Purposive sampling and a semi-structured interview method were used to interview nine women aged 40-60 years living in three rural areas in the central region of Ghana. The interviews were conducted by phone, translated, transcribed, and then coded using NVivo software package. The constant comparative method was used to analyze the data. The data presented eight enablers and five barriers to physical activity involvement for rural Ghanaian women. Findings revealed that rural women get a fair amount of physical activity from their traditional occupations, household chores, and community involvement but lack involvement in organized physical activity for leisure and fun. By introducing rural women to more varied physical activity options, they could gradually replace the physical activity they traditionally gain from their livelihood as they begin to age out of them in middle adulthood.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,192
Tête enseignante GPT0,525
Écart entre enseignants0,332 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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