Relationships Between Physical Activity, Social Interaction, and Sense of Belonging Among Older Adults Living in Community-Based Congregate Housing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about what factors influence the relationship between physical activity (PA) and sense of belonging. We examined relationships between different forms of PA, social interaction, and belonging among older adults living in community-based congregate housing. METHODS: One hundred and fifty-five participants living in community-based congregate housing in Edmonton, Alberta completed a survey. Participants provided information about demographics; self-reported PA (gardening, active transportation, and recreational PA); objectively measured PA (moderate-to-vigorous PA, light PA, step cadence); frequency of interaction; and neighborhood belonging. A series of regression analyses examined associations between PA, social interaction, and belonging. RESULTS: Gardening was associated with a sense of belonging, while active transportation and recreational PA were not. Moderate-to-vigorous PA and step cadence showed negative relationships of questionable practical significance, while light PA showed no relationships. Moderate-to-vigorous PA, gardening, and active transportation predicted more frequent social interactions outside of (but not inside) housing complexes. The relationship between gardening and belonging was not significant when social interaction was added to the model. CONCLUSIONS: Our findings demonstrate the importance of contextual factors-including type or domain of PA and setting-in considering the association between PA and sense of belonging among older adults. IMPLICATIONS: Practitioners and decision makers may consider community gardening to promote PA and connections among older adults in community-based congregate housing. Prospective research is needed to understand if, and how, belonging may be fostered for other domains and types of PA in this population (e.g., quality of interaction as a mediator).
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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 ».