Fruit and vegetable intake, physical activity, and functional fitness among older adults in urban Alaska
Notice bibliographique
Résumé
Older adults often face barriers to obtaining recommended diet, physical activity, and fitness levels. Understanding these patterns can inform effective interventions targeting health beliefs and behavior. This cross-sectional study included a multicultural sample of 58 older adults (aged 55+ years, M=71.98) living in independent senior housing in urban Southcentral Alaska. Participants completed a questionnaire and the Senior Fitness Test that assessed self-reported fruit and vegetable intake, physical activity, self-efficacy, and functional fitness. T-tests and bivariate correlation analyses were used to test six hypotheses. Results indicated that participants had low physical activity but had a mean fruit and vegetable intake that was statistically significantly higher than the hypothesized "low" score. Only 4.26% of participants met functional fitness standards for balance/agility, and 8.51% met standards for lower-body strength. However, 51.1% met standards for upper-body strength and 46.8% met standards for endurance The results also indicated that nutrition self-efficacy and exercise self-efficacy were positively related to fruit and vegetable intake and physical activity levels, respectively. Interestingly, income was not related to nutrition or activity patterns. These data complicate the picture on dietary and physical activity patterns for older adults in Alaska and offer recommendations for future health promotion activities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».