Examining physical activity among US college students following COVID-19 outbreaks and lockdowns : the role of race/ethnicity and acculturation
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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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».