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Enregistrement W7118018062 · doi:10.17605/osf.io/4dmpf

Orchids at the Gym: Investigating Relationships Among Sensory Processing Sensitivity, Preferred Physical Activity Environments, and Physical Activity Self-Efficacy in University Students in Ontario

2024· other· W7118018062 sur OpenAlexaboutno aff
Shauna Burke, B. Hanson, Trish Tucker, Jennifer Irwin

Notice bibliographique

RevueOpen Science Framework · 2024
Typeother
Langue
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysical activityTraitNoticePerceptionPersonalityPopulationVariety (cybernetics)Big Five personality traits

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Study Summary Because the personality trait of sensory processing sensitivity (SPS) enhances individuals’ ability to notice subtle environmental details, it often affects individuals’ preferred environments to engage in behaviours, and may also influence self-efficacy to overcome environmental barriers and perform these behaviours. One specific behaviour of interest is physical activity (PA), which leads to a variety of physical and mental health benefits. However, many environmental barriers to PA exist, especially among university students in Canada, which is the population this study will focus on. This study hypothesizes that perceptions about the suitability of PA environments, as well as PA-specific self-efficacy, will be influenced by the SPS trait in Ontario university students. The primary objective of this study is to investigate whether relationships exist between SPS level and various PA-related environmental preferences (e.g., social setting, location, noise levels) of Ontario undergraduate university students. As a secondary objective, this project aims to explore whether a relationship exists between these students’ SPS levels and their PA-specific barriers self-efficacy.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,007
Études des sciences et des technologies0,0030,010
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0040,017
Intégrité de la recherche0,0010,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,261 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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