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Record W2337808148 · doi:10.1017/s0714980816000155

On and Off the Mat: Yoga Experiences of Middle-Aged and Older Adults

2016· article· fr· W2337808148 on OpenAlexaff
Annette Hilda Wertman, Andrew Wister, Barbara Mitchell

Bibliographic record

VenueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicMindfulness and Compassion Interventions
Canadian institutionsSimon Fraser University
Fundersnot available
KeywordsPsychologyAffect (linguistics)Health promotionGerontologySet (abstract data type)Promotion (chess)MedicinePublic healthNursing

Abstract

fetched live from OpenAlex

RÉSUMÉ Cet article examine les différences potentielles dans la pratique du yoga entre les adultes d’âge moyen et les adultes plus âgés. Un modèle Croyance à Santé/Parcours de Vie encadre cette recherche, et une stratégie analytique de méthodes mixtes est utilisée pour examiner les voies de parcours de vie dans le yoga, et la motivation à la pratique, ainsi que les obstacles perçus et les bénéfices pour la santé. Pour les analyses quantitatives, un échantillon de convenance de 452 participants a été recueilli au moyen d’un questionnaire en ligne. Pour les analyses qualitatives, des entrevues en face-à-face ont été menées auprès d’un sous-ensemble de 20 participants. Des différences uniques se sont manifestées entre les groupes d’âge (à la fois à l’âge actuel et à l’âge du démarrage de yoga), ainsi que par sexe pour certaines voies, les raisons / motivations, et les obstacles à s’engager dans le yoga, ainsi que pour les bénéfices de santé perçues. En outre, les résultats soulignent l’importance des points de repère d’information et des liens sociaux qui affectent la façon dont les individus adoptent et éprouvent le yoga. On discute les implications en ce qui concern les programmes à la promotion de la santé qui ciblent les adultes âgés.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.632
Threshold uncertainty score0.990

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.000

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.

Opus teacher head0.016
GPT teacher head0.245
Teacher spread0.229 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations18
Published2016
Admission routes1
Has abstractyes

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