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Enregistrement W4401172542 · doi:10.1080/07053436.2024.2368663

Representations of a physically active lifestyle in an aging population: An exploratory study

2024· article· en· W4401172542 sur OpenAlexafffundvenueabout
Micheline Najm, Lucie Lapierre, Mathieu-Joël Gervais, Farhin Chowdhury

Notice bibliographique

RevueLoisir et Société / Society and Leisure · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensUniversité de MontréalCégep Marie-VictorinInstitut National de Santé Publique du QuébecPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesPublic Health Agency of Canada
Mots-clésExploratory researchPhysical activityPsychologyPopulation ageingPopulationGerontologyMedicinePhysical medicine and rehabilitationEnvironmental healthSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Institutional ageism remains a significant barrier for older adults seeking to adopt or maintain physical activity. This study explored how organizations promoting active living on a large scale, represent and communicate it to the aging population. Through semi-structured interviews with 11 Quebec non-governmental organizations, findings from an inductive thematic analysis revealed conflicting perceptions about age, aging and active living. Participants lacked sufficient knowledge and resources to adress the needs of this heterogenous population. While they acknowledge the diverse realities and requirements within the aging population, their discourse predominantly centered on fragility and declining capacities. Additionnally, these organizations offered a limited range of activities and promoted an idealized image to conteract sedentary behavior. The findings highlight persistent institutional ageism in physical activity promotion and underscore the necessity for organizations to reflect on their capacity and the services they offer to better support a physically active lifestyle for older adults.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,391
Score d'incertitude au seuil0,777

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0070,005
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,389 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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