Examining Sport and Physical Activity Participation, Motivations and Barriers among Young Malaysians
Notice bibliographique
Résumé
Although a considerable amount of research has contributed to our understanding of the underlying causes of sporting behaviour, there is a paucity of research examining the motivations and barriers in sport and physical activity participation among young Malaysians. In order to address the gap in the literature, thus, this study was designed to ascertain the motivations and barriers in sport or physical activity participation among young Malaysians across the country. The study included 2894 young Malaysians ranged in age from 15 to 30 years old. A cross-sectional survey questionnaires comprised of open and close-ended items pertaining to sport participation level, participation motivations and barriers, and socio-demographic characteristics were conducted. The results show that 1465 were active, 710 were less active and 719 were inactive in sport and physical activity participation. In terms of their motives and barriers to sport and physical activity participation, the results indicate that the common motives for participation included ‘physical fitness’, ‘improve health’, ‘reduce stress’, ‘leisure time’ and ‘active lifestyle’. On the other hand, common barriers for those who do not participate in sport and physical activity included ‘no time’, ‘no interest’, ‘weather’, ‘health reasons’, and ‘lack of facilities’. Thus, the sport organization management needs to understand the motives and barriers to sport and physical activity of young Malaysians participation in order to optimize throughout their sporting endeavor and exercise adherence.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».