Factores personales, deportivos y psicológicos en el ejercicio físico
Notice bibliographique
Résumé
Introdução: os benefícios do exercício físico (EF) são bem conhecidos. Contudo, mais de 60% da população mundial é fisicamente inativa ou ativa de forma insuficiente para atingir tais vantagens. Neste sentido, torna-se importante compreender os fatores envolvidos na prática de EF, de modo a promover a participação desportiva e a prevenir o abandono do exercício. Objetivo: analisar as diferenças num conjunto de variáveis psicológicas em função da tendência para efetuar EF e as variáveis preditoras do comportamento efetivo de EF. Métodos: participaram no estudo 454 praticantes de musculação, cardiofitness e atividades de ritmo de uma academia desportiva no norte de Portugal, tendo sido avaliadas três conjuntos de variáveis: a) pessoais (e.g., sexo idade e índice de massa corporal); b) desportivas (e.g., tempo anterior de prática de EF e frequência semanal anterior de prática de EF); e c) psicológicas (e.g., atitudes face ao EF, normas subjetivas face ao EF, perceção de controle comportamental, intenção de prática de EF, benefícios e custos do EF e planeamento da prática de EF). Resultados: os praticantes com maior regularidade de prática de EF apresentaram níveis mais elevados de perceção de controle comportamental, intenção de prática de EF e planeamento do EF, em comparação com os praticantes pouco ou nada regulares na atividade de EF. A idade, o tempo anterior de prática de EF, a frequência semanal anterior de prática de EF, as normas subjetivas e a perceção de controle comportamental foram preditores significativos do comportamento efetivo de EF. Conclusão: este estudo confirmou que os praticantes com maior regularidade de EF evidenciaram um padrão psicológico mais favorável relativamente à possibilidade de assumirem comportamentos estáveis de exercício. Por outro lado, os resultados demonstraram a natureza multifacetada dos fatores envolvidos no comportamento de EF.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».