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Enregistrement W4401773704 · doi:10.3389/fspor.2024.1230999

Identification of distinct physical activity profiles through adolescence: a longitudinal qualitative description study

2024· article· en· W4401773704 sur OpenAlexafffund
Mathieu Bélanger, Julie Goguen, Jacinthe Beauchamp, François Gallant, Anika Boucher, Jean-Sébastien Chevarie, Sara DeGrâce, Yanis Saheb, M Gagnon, Isabelle Doré, Catherine M. Sabiston

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sports and Active Living · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensUniversity of TorontoVitalité Health NetworkUniversité de MontréalUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesFondation de la recherche en santé du Nouveau-Brunswick
Mots-clésLongitudinal studyPhysical activityIdentification (biology)PsychologyAutonomyPsychological interventionQualitative researchDevelopmental psychologySocial psychologyMedicineSociologyPhysical therapyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: We aimed to better understand longitudinal physical activity experiences among initially active adolescents and to identify and describe distinct physical activity profiles. Methods: A sample of 23 physically active participants [52% female; mean age = 12.2 (0.6) years at study inception] were selected from the MATCH study to take part in this nested qualitative descriptive study. Participants were interviewed once a year for six years. Following individual-level analyses, profiles were identified based on similarity of longitudinal experiences. Results: Four profiles captured participants' experiences: Independents (those who progressively seek activities that cater to their pursuit of autonomy); Multitaskers (those who participate in many different sports as an integral part of their lifestyle); Specialists (those who are dedicated to becoming the best they can be at one sport); Undecided (those who take part in physical activity to occupy time). Discussion: The exploration of longitudinal physical activity experiences led to the identification of distinct profiles that could be targets for tailored interventions, theory development, and participation models.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,322 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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