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Enregistrement W4406524316 · doi:10.1123/kr.2024-0026

Social Support in Physical Activity Interventions for Adults: An Overview of Reviews

2025· article· en· W4406524316 sur OpenAlexaff
Bobbie-Ann P. Craig, Lindsay Morrison, Meghan H. McDonough, Catherine M. Sabiston, Erica Bennett, Isabelle Doré, Stephanie Won, Pamela Manzara, S. Nicole Culos‐Reed, Jennifer Hewson, Sarah Kenny, Chantelle Zimmer, Amanda Wurz, Siân Jones, Ann M. Toohey, Alexandra Giancarlo, K. Geoffrey White, Raynell McDonough

Notice bibliographique

RevueKinesiology Review · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of the Fraser ValleyUniversity of TorontoUniversité de MontréalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPsychological interventionApplied psychologyPsychotherapistPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reviews exploring social support in physical activity for specific adult populations are numerous. There is a need to synthesize knowledge and translate evidence into practical strategies to enhance social support in physical activity. The objective of this overview of reviews was to synthesize supportive strategies in physical activity contexts for adult populations. Standardized guidelines for conducting and reporting were followed. Twenty-three reviews were identified, and data were summarized narratively. Supportive strategies were categorized into nine social functions: feeling welcomed and included, making physical activity fun, modeling physical activity, providing information, encouragement, mastery feedback, autonomy support, emotional support, and fostering social connections. This review identified supportive strategies that can be transferable to and tailored for a variety of adult populations’ physical activity contexts. Fitness professionals play a key role in tailoring support to individual participants and providing social support for physical activity, coping, and developing relationships.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,665
Score d'incertitude au seuil0,385

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,291
Tête enseignante GPT0,536
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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