Study on the correlation between physical exercise and sleep quality of normal university students
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the correlation between physical exercise and sleep quality among college students in normal universities, providing reference for improving the level of physical exercise and enhancing sleep quality. The study used a stratified cluster sampling method and surveyed 240 college students from two normal universities in Guangxi using the Physical Activity Readiness Survey (PARS-3) and the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI) questionnaires. The results show that physical exercise is higher in male students, rural students, and third-year students compared to other types of students within the group (t/F values of 2.03, 6.62, and 6.87, P<0.05). Sleep quality scores are higher in female students and fourth-year students compared to other categories within the group (t/F values of -2.23 and 5.42, P<0.05). The correlation coefficient between physical exercise and sleep quality is r=-0.259 (P<0.01), and the regression model indicates that physical exercise has a significant negative predictive effect on sleep quality (β=-0.25, P<0.01). In conclusion, there are significant differences in physical exercise among college students in normal universities based on gender, hometown, and grade. There are also significant differences in sleep quality among college students in normal universities based on gender and grade. Furthermore, there is a significant negative correlation between physical exercise and sleep quality. It is recommended that schools encourage students to participate in physical exercise to improve their sleep quality and achieve physical and mental health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».