Examining physical activity among US college students following COVID-19 outbreaks and lockdowns : the role of race/ethnicity and acculturation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study examined physical activity among US college students in the context following COVID-19 outbreaks and lockdowns, with a focus on racial/ethnic and cultural determinants. Sample: This study used cross-sectional data of the COVID-19 University Research on Education and Sustainability (CURES) project. Participants were college students from 7 public universities in the US (N = 1210; 75% female; 33.5% White, 9.1% Black, 47.6% Hispanic, and 7.1% Asian; Mage = 21.06; 85.6% born in the US, 51.6% had mother born in the US, and 49% had father born in the US). Method: The International Physical Activity Questionnaire - short form (IPAQ-SF) was used to assess physical activity and the Vancouver Index of Acculturation (VIA) – the American version was used to assess levels of heritage and US acculturation. Results: White students reported statistically significant higher physical activity than Hispanic (p < .05, Cohen’s d = .19) and Asian (p < .05, Cohen’s d = .36). In sedentary level, White students reported statistically significant lower levels than Asian (p < .05, Cohen’s d = -.45). Asian reported lowest physical activity, highest sedentary level, and highest prevalence of not meeting physical activity recommendation. Small negative correlation was found between heritage cultural level and total weekly physical activity among Hispanic students (r = - .09, p < .05). Conclusion: Race/ethnicity and cultural perception and practices could play a role in determine physical activity and sedentary behaviors among college students. The study calls for more qualitative research, and racial/ethnic and cultural-specific interventions to improve physical activity among Hispanic/Latin and Asian student populations.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle