Evaluating weight inclusivity in physical activity: Environmental scans of virtual resources and physical spaces
Notice bibliographique
Résumé
Higher weight individuals report disproportionately lower rates of physical activity (PA) engagement and enjoyment due to the pervasiveness of weight stigma in PA contexts. Employing weight-inclusive strategies may improve PA outcomes in this population, though little is known about the application of weight-inclusivity in real-world PA contexts. Thus, two environmental scan studies were conducted with the aims of evaluating the extent to which physical activity spaces aligned with weight-inclusive principles. In study 1, researchers examined and evaluated virtual weight-inclusive PA resources (n =80), that offered educational material (40.0%) and/or PA provision (76.3%). Virtual resources generally adhered to weight-inclusive principles by showcasing diversity in body size (67.2%), using weight inclusive language (75.4%), and centering enjoyable and attuned PA (82.0%), though still included some weight-normative content (8.2%). In study 2, in partnership with Southwestern Ontario YMCA, researchers applied a purpose-made assessment tool to appraise the extent to which YMCA facilities (n = 16) were inclusive for higher-weight-individuals. Upon assessment of physical spaces and in-person fitness classes, researchers found that while class content was weight-neutral, instructor offered few modifications to accommodate diverse-bodied individuals, and generally did not center user enjoyment or attuned PA. Promotional material available in YMCA spaces included weight-normative content and displayed predominantly ‘thin’ and ‘fit’ bodies. Collectively, the availability of virtual and in-person PA provisions that are non-stigmatizing and aligned with weight-inclusive principles remains limited. There is a need for more accessible PA resources that are created for higher-weight individuals to improve the opportunities and quality of PA experiences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».