Exploring the Relationship between Perceived Multidimensional Social Support and Well-Being among Community Seniors Participating in Group Exercise Programs
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the relationship between perceived multidimensional social support and well-being among community-dwelling seniors engaged in group exercise programs, aiming to address a gap in the current literature. A total of 162 older adults from two communities in Selangor, Malaysia, participated in structured group exercise sessions. Using a quantitative survey design, data were collected through the Multidimensional Scale of Perceived Social Support (MSPSS) and the BBC Well-Being Scale to assess perceived support and overall well-being, respectively. Community leaders were engaged to support the study’s approval and facilitate its implementation. Descriptive statistics were used to summarize participants’ demographic characteristics and study variables, while Pearson correlation analysis was conducted to examine the relationships between perceived social support and well-being. The sample consisted predominantly of males (63%), reflecting a gender imbalance in exercise participation that aligns with findings from previous studies. Results showed no significant correlation between perceived social support and overall well-being (r(160) = -0.113, p > .05), indicating a weak negative relationship. This suggests that higher levels of perceived social support did not correspond with notable improvements in well-being among the participants. These findings challenge the prevailing literature that often highlights a positive association between social support and well-being, suggesting that the relationship may be more nuanced within the context of community-based group exercise programs for older adults. Further investigation is needed to uncover the underlying factors that may influence this relationship in this specific demographic.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».