Physical activity and its benefits on adolescents' mental health through self-esteem
Notice bibliographique
Résumé
Background: Since the onset of the COVID-19 pandemic, the scientific community has been concerned about the high rates of psychological distress among adolescents. The pandemic not only tested adolescents' adaptation, but also disrupted key areas of their development. This demonstrates the need to study their psychological adjustment over time during this critical period to better guide services. Objective: This study sought to explore the extent to which physical activity and its association with self-esteem in the first months of the pandemic impacted adolescents' psychological distress, six months later. Methods: Two hundred and ninety-four adolescents (73% girls) between the ages of 12 and 17 participated in a longitudinal study launched at the start of the COVID-19 pandemic. The number of hours spent engaging in physical activity (HPA) in the past week and self-esteem were measured at Time 1 (T1; summer 2020). Psychological distress was measured at T1 and Time 2 (T2; winter 2021). Results: More HPA in the past week were related to greater self-esteem at T1. Greater self-esteem at T1 was related to lower psychological distress, six months later (T2). Lastly, HPA in the past week was not directly linked to psychological distress at T2, which confirms a fully indirect model. Conclusion: Results suggest that physical activity is a key factor in promoting better mental health adjustment through its benefits in terms of self-esteem, even during times of turmoil. Findings reinforce the recommendation of promoting the practice of sports and athletic activity in difficult times.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».