Executive functioning and trait mindfulness in older adults before a remote physical exercise training program
Notice bibliographique
Résumé
Background: Physical exercise shows benefits to mood and executive functioning (EF), and there is evidence that trait mindfulness (TM) plays a role. Due to the Covid-19 pandemic, many older adults have reduced their physical activity. Purpose: Using data from the baseline evaluation of a randomized control trial implementing physical exercise training for older adults in Canada, this study examines the relative contributions of physical exercise and TM to EF and mood. Methods: 39 older adults (67% women, 66-78 years-old) were assessed for self-reported frequency of physical exercise; TM; EF that was evaluated by self-report (Executive Function Index -EFI) and computerized tasks (inhibition, working memory, shifting and decision-making); and mood (anxiety and depression). Multiple linear regressions were used to analyze the effects of physical exercise and TM on EF and mood. Results: TM alone significantly predicted self-reported EF, β = .36, t(32) = 2.09, p < .05, and symptoms of depression, β = -.47, t(32) = -2.91, p < .01, and anxiety, β = -.42, t(32) = -2.65, p = .01, but not performance on any EF cognitive tasks. Frequency of physical exercise did not significantly predict any measures of EF or mood. Conclusions: These results suggest that before beginning a remote physical exercise program, trait mindfulness may play a larger role than physical exercise in EF and mood. Funding: Funding for this study was provided by the Natural Sciences and Engineering Research Council (NSERC) and an internal research grant, University of Victoria.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».