How older adults negotiate constraints to leisure-time physical activities following a heart attack
Notice bibliographique
Résumé
Leisure has been found to improve later-life well-being and help people cope with life changes (Dupuis & Alzheimer [2008]. Leisure and ageing well. World Leisure Journal, 50(2), 91–107. https://doi.org/10.1080/04419057.2008.9674538; Michèle et al., [2019]. Social and leisure activity profiles and well-being among the older adults: A longitudinal study. Aging and Mental Health, 23(1), 77–83. https://doi.org/10.1080/13607863.2017.1394442). Leisure activities, including leisure-time physical activity, may significantly affect healthy aging and improve health-related quality of life among older persons. However, there is a lack of literature revealing how older adults negotiate the constraints of leisure-time physical activity following a heart attack. This research aimed to explore the constraints of leisure-time physical activity participation and the process of constraints negotiation among older people who have had a heart attack. In this qualitative descriptive study, data were collected from 10 participants through face-to-face interviews. Thematic analysis was used to analyse the data. Participants experienced intrapersonal, interpersonal, and structural constraints to leisure-time physical activity. However, participants negotiated these constraints when they were motivated to be physically active following the heart attack.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».