Exploring the Links between Physical Activity, Emotional Regulation, and Mental Well-Being in Jordanian University Students
Notice bibliographique
Résumé
Background: University students face multiple stressors that negatively impact their mental well-being. Effective emotional regulation and physical activity are crucial for mood management and overall health. This study explored the connection between physical activity, emotional regulation, and mental health symptoms (depression, anxiety, and stress) in Jordanian university students. Methods: A cross-sectional online survey involved 416 students (146 male and 270 female) from Jordanian universities. The survey covered demographics, physical activity (International Physical Activity Questionnaire), emotional regulation strategies (Emotion Regulation Questionnaire), and mental health symptoms (Depression Anxiety Stress Scales). Pearson’s correlations examined relationships, and ANOVA compared differences in ‘low’, ‘medium’, and ‘high’ physical activity groups. Results: Greater use of expressive suppression was correlated with increased anxiety symptom severity (p = 0.029). Although physical activity levels were not significantly related to emotional regulation, the ‘high’ physical activity group reported lower depression (p < 0.001) and anxiety symptom severity (p < 0.001) than the ‘low’ and ‘medium’ groups. Conclusions: Increased physical activity and emotional expression suppression are independently associated with improved mental well-being in Jordanian university students. This study underscores the importance of integrating physical activity and emotional expression strategies to support student well-being.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».