Predictors of Adherence in a Community-Based Tai Chi Program
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Cette étude a examiné les facteurs qui influent l'adhésion dans un programme de de tai-chi à 16 semaines parmi les adultes multi-ethniques d'âge moyen et plus âgés qui vivent dans un environnement faible socio-économique à Toronto. L'analyse a été basée sur des données recueillies auprès de trois cohortes du programme de tai-chi qui ont eu lieu à partir d'août 2009 à mars 2012. La variable principale de résultat, l'adhésion, a été mesurée par le nombre total de sessions suivies par chacun des participants. L'échantillon total était de 210 participants, avec un âge moyen de 68,1 ± 8,6. Basé sur le modèle de régression, l'adhésion a été associée de façon significative à l'âge plus avancé, au stress plus perçu, à l'enseignement supérieur, et aux scores mentales et physiques plus élevés de composants sur le Questionnaire Abrégée 36. Inversement, une faible observance était significativement associée à une activité physique hebdomadaire de base plus élevée. Nos résultats suggèrent que nous devrions cibler les personnes les moins instruites, à la santé mentale et physique médiocre, pour optimiser l'adhésion aux futurs programmes de tai-chi communautaires.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".