Mikilvægi hreyfingar á meðgöngu : reynsla barnshafandi kvenna af áhrifum hreyfingar á andlega líðan
Bibliographic record
Abstract
Þessi rannsóknaráætlun er lokaverkefni til B.S. gráðu í hjúkrunarfræði við Háskólann á Akureyri. Tilgangur fyrirhugaðrar rannsóknar er að veita innsýn í hver sé reynsla barnshafandi kvenna af áhrifum hreyfingar á andlega líðan. Margar erlendar rannsóknar hafa leitt í ljós að andleg vanlíðan hjá barnshafandi konum er talsvert algeng á meðgöngu ásamt því að vera vangreind og vanmeðhöndluð meðal heilbrigðisstarfsfólks sem sinnir þeim á meðgöngutímanum. Hreyfing á meðgöngu er einn þáttur sem sýnt hefur að hafi jákvæð áhrif á andlega og líkamlega líðan barnshafandi kvenna ásamt því að hafa góð áhrif á fóstur. Fáar barnshafandi konur fylgja settum ráðleggingum sem snúa að hreyfingu á meðgöngu og má áætla að það sé meðal annars vegna takmarkaðrar fræðslu, tímaleysis og þekkingar ljósmæðra eða annars heilbrigðisstarfsólks á þessum ráðleggingum. Það er því mikilvægt að fagaðilar auki þekkingu sína og veiti barnshafandi konum skilvirka fræðslu sem snýr að ráðleggingum um hreyfingu á meðgöngu og upplýsi um ávinning hennar fyrir móður og fóstur. \nRannsóknarspurningin sem lagt var upp með er: Hver er reynsla barnshafandi kvenna af áhrifum hreyfingar á andlega líðan? Notast verður við eigindlega aðferðafræði byggða á fyrirbærafræði Vancouver-skólans við framkvæmd fyrirhugaðrar rannsóknar. Tekin verða opin djúpviðtöl við 6-10 barnshafandi konur sem verða valdar eftir fyrirfram ákveðnum skilyrðum. Er það von höfunda að með þessari rannsóknaraðferð sé hægt að veita meiri innsýn í viðfangsefnið. Lykilhugtök: meðganga, barnshafandi kona, andleg vanlíðan, hreyfing, heilsuefling.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.081 | 0.047 |
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".