What are important factors for physical activity peer-partners among women with cancer?
Notice bibliographique
Résumé
Engagement in physical activity (PA) and long-term PA maintenance can be challenging for women living beyond a cancer diagnosis. Social support literature suggests that peer-partners may provide various forms of social support as a mechanism for initiating and maintaining PA. The purpose of this study was to assess what women diagnosed with cancer were seeking from a PA partner through ActiveMatch.ca, a platform designed to help women with cancer find an exercise partner. Participants (N = 199, Mage = 50.06 years) reported their reasons for wanting an exercise partner through an open-ended question when registering for the website. Using an inductive content analysis, seven categories were identified and coded within higher-order themes related to processes and outcomes. Two process categories included an understanding that women wanted to develop social support (i.e., desire to have a partner from whom to provide/receive support) and motivation (i.e., desire to have a partner to provide reason/drive for PA). Five outcomes categories included: provide motivation for others (i.e., impact partner’s life and help them through PA), shared accountability/adherence/commitment (i.e., help with regular PA participation, activity maintenance, and goal setting), health (i.e., help improve one’s physical and/or mental health, or to return to ‘normal’), weight loss (i.e., help one lose weight), and increase PA (i.e., help increase activity). These findings can inform the ways researchers design peer interventions, create peer-partner matches, and facilitate social support to improve PA engagement and maintenance for women living beyond a cancer diagnosis.
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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 | 0,002 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».