Bridging the Gap in Physical Activity and Sport Among Women University Students: Motivational and Practical Insights for Effective Promotion
Notice bibliographique
Résumé
Women’s participation in physical activity (PA) and sport remains lower than that of men, with specific challenges persisting into young adulthood. This study aims to better understand the diverse engagement patterns and motivations of women university students in order to inform targeted, gender-sensitive approaches to PA and sport promotion. A survey was conducted among 2,071 women students aged 18–25 years ( M = 20.01, SD = 1.33) from 16 European universities. Principal component analysis and clustering techniques revealed two main participation styles: “free” (C1 and C2) and “organized” (C3 and C4). The “free” group preferred low-intensity, flexible activities, often self-directed, and supported by digital tools, while the “organized” group thrived in structured, socially supportive environments such as clubs or team sports with coaching. Motivational factors varied considerably: C1 participants did not prioritize a single motivational factor, C2 were primarily motivated by physical condition and appearance, while a combination of enjoyment, affiliation, and psychological well-being drove C3 and C4 participants. The study highlights the need for universities to offer diverse, flexible PA options that cater to different preferences, from autonomous activities facilitated by digital innovations to structured programs that promote social belonging and accountability. Universities can create supportive environments that encourage sustained PA and sport engagement by tailoring interventions to individual motivations and using inclusive communication strategies. These findings provide valuable insights for promoting active lifestyles among women university students and for advancing gender-sensitive approaches to PA and sport promotion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».