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Enregistrement W6954921539 · doi:10.57945/manara.23937486

The lack of physical exercise in Arab states

2023· other· en· W6954921539 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2023
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysical activityObesityConsumption (sociology)Physical exerciseFocus groupOrder (exchange)Public healthDeveloped country

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Obesity is a growing healthcare problem worldwide, and especially throughout the Middle East. The fast adoption of a Western lifestyle, among other factors, has led to reduced physical activity and an increase in the consumption of sugars and saturated fats. The World Health Organization (WHO) recommends that healthy adults should have at least 150 minutes of moderate exercise per week. According to recent studies, however, only 40% of men and 27% of women in the Gulf Cooperation Council countries reported being physically active for that amount of time. In Qatar, nearly half of 18- to 19-year-olds have insufficient levels of physical activity, and this rate increases substantially with age. Epidemiologists Kathleen Benjamin and Tam Truong Donnelly of the University of Calgary in Qatar reviewed the relevant literature in order to identify the factors that promote physical activity among Arab adults, and those that act as barriers to it. They searched several large databases for relevant English-language studies, using keywords and phrases such as “physical activity,” “exercise,” “Middle East,” “challenges,” and “enablers,” and found 47 articles, and then eliminated 32 of these, because they did not include data on Arab adults, or because they did not focus on the barriers and facilitators of physical activity. From their review of the remaining 14 articles, Benjamin and Donnelly find that the two most commonly reported barriers to physical exercise were lack of time, largely due to competing factors such as household chores, childcare, and extra office care, and the presence of health conditions such as heart disease, osteoarthritis and asthma. Other participants reported lack of interest or motivation, fear of injury, and excessive internet usage as major barriers to physical activity. Some of the reported barriers are related to cultural and social norms. Traditionally, women in some Muslim?majority countries need to be accompanied by a male relative when outdoors. This, together with their expected role in the home and the traditional dress many wear in public to preserve their modesty, further reduces Arab women's opportunities for exercise. Other major reasons for lack of activity included the lack of appropriate facilities, and the hot weather in the region. The most common facilitators of physical activity were the presence of a health condition or heath scare, such as a heart attack, which motivated people to become more active. Religion was also cited as another major facilitator, with several people contending that the Quran also encourages physical activity.Other InformationPublished in: QScience.com Highlights, Published by Nature Research for Hamad bin Khalifa University Press (HBKU Press) License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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