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Enregistrement W7018921684

The ENCOURAGEing workplaces project: the addition of a fitness based health risk assessment to a physical activity counseling intervention

2016· dissertation· en· W7018921684 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2016
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime, Deviance, and Social Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésPhysical activityIntervention (counseling)Physical fitnessDepression (economics)Test (biology)Risk assessmentFitness testHealth promotion
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There has been a large growth in workplace wellness initiatives; however, use of fitness based health risk assessments (fHRAs) remains largely unexplored. I hypothesized that adding an fHRA to a physical activity counseling intervention (PAC+HRA) would greater increase physical activity levels compared to physical activity counseling alone (PAC). A 4 month, two- group quasi-experimental design was used to test this hypothesis. Over time, there was an increase in total, moderate to vigorous, and moderate physical activity ≥10-minute bouts. Self-Efficacy for Exercise increased and symptoms of depression decreased. Subgroup analysis of the PAC+HRA group found a significant improvement in overall fitness levels. Participants progressed to more advanced stages of change. In conclusion, PAC+HRA did not increase physical activity levels more than PAC. This is likely due to the characteristics of the counseling, fHRA, and outcome measurements.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,754
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,296 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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