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Enregistrement W7106793022 · doi:10.14288/cjur.v6i2.192457

An Investigation of the Psychosocial Impact of an Intense Outdoor Hiking Challenge on Young Adults

2020· article· en· W7106793022 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueOpen Collections · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueOutdoor and Experiential Education
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotovoicePsychosocialThematic analysisYoung adultPsychological resilienceQualitative researchFocus groupQualitative property

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The present study examined the psychosocial impact of an intense hiking challenge (including group adventure, nature, challenging physical activity, and reflection, all traditional aspects of adventure therapy) on healthy adults, using a mixed-method design. Method: Participants (N = 21) were recruited from a group of young adults completing a hiking challenge and completed self-report surveys (pre/post/1-month follow-up) to assess mindfulness, self-concept, resilience, self-efficacy, and depression, anxiety, and stress. Qualitative data was collected via photovoice interviews. Results: Linear mixed models revealed significant quadratic changes in depression symptoms, mindfulness, self-concept, and resilience generally reflecting a significant improvement pre- to post-hike and subsequent deterioration from post-hike to one month follow-up. Thematic coding of interviews revealed five key themes capturing participants’ experiences: ‘social connection’, ‘overcoming adversity’, ‘appreciation for nature’, ‘personal growth’, and ‘symbolic significance’. Conclusions: Quantitative and qualitative results suggest that physical activity-based outdoor experiences may contribute to enhanced wellbeing in the short-term among healthy adults, but that additional work is needed to determine how to extend these benefits long-term.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,336 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2020
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