Impact of COVID-19 Lockdown on Physical Activity and Lifestyles of Male and Female Athletes Varying in Discipline, Level and Nationality
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has significantly reduced physical activity levels in the general population. This study seeks to examine the impact of pandemic-related lockdowns on physical activity among athletes, comparing individuals across different performance levels and countries. A cross-sectional study was employed. Between 5 and 15 April 2020, they were administered the International Physical Activity Questionnaire (IPAQ) and the Short-Form General Health Questionnaire (SF-12) (including SF-12 Physical and Mental Component Summary subscores [PCS and MCS respectively]). Before the lockdown, women had higher energy expenditure (AEE) and physical component scores (PCS) compared to men, while mental component scores MCS were higher for men than for women. During a lockdown, total activity time (TAT) and AEE decreased significantly for all athletes, sitting time increased, and quality of life worsened. TAT, AEE, and PCS became similar between sexes during lockdown, but women had lower MCS at low activity levels, except for high-level female athletes, who showed similar MCS to males. In conclusion, the COVID-19 lockdown negatively impacted athletes’ Total activity time, activity energy expenditure, and quality of life were greater among low-level athletes, particularly females.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».