Effets et implantation d’un programme communautaire de marche avec bâtons destiné aux aînés
Bibliographic record
Abstract
Les aînés constituent la tranche de la population qui est la moins physiquement active de toutes. Les bénéfices de l’activité physique pour leur santé ont été largement démontrés. Il est donc primordial de déployer des efforts pour inciter les aînés à faire davantage d’activité physique. Récemment, la marche avec bâtons s’est positionnée comme un exercice physique d’intérêt pour promouvoir la santé des aînés. Plusieurs études réalisées dans des contextes contrôlés de recherche ont démontré des bienfaits physiques et psychologiques chez les aînés à la suite de programmes de groupe de marche avec bâtons. Cependant, il ne suffit pas de documenter les résultats des interventions dans des conditions contrôlées. En effet, la recherche doit aussi permettre de produire des connaissances sur les facteurs qui influencent l’impact de ces interventions lorsqu’elles sont implantées dans des milieux naturels. L’objectif principal de cette thèse a été d’analyser les effets et l’implantation d’un programme de 12 semaines de marche avec bâtons, offert par 13 organismes communautaires de la grande région de Montréal à 123 aînés autonomes. Réalisé deux fois par semaine pendant une heure, le programme est constitué principalement de marche avec bâtons, et accompagné d’exercices complémentaires et d’activités de promotion d’un mode vie physiquement actif. Une première étude a montré que le programme a rejoint la population habituelle de ce type d’initiative. De plus, l’offre du programme n’a été que partiellement fidèle au protocole d’origine et la réponse au programme a été globalement positive. Les deuxième et troisième études indiquent que le programme a permis à court terme d’augmenter suffisamment le niveau d’activité physique des participants aînés afin d’engendrer des bénéfices essentiellement sur leur force musculaire. D’autres études s’avèrent nécessaires afin d’explorer les effets de programmes de marche avec bâtons, offerts dans ce type de conditions, notamment sur les fonctions cognitives et le maintien du niveau d’activité à long terme.
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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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".