Jeunes hommes sédentaires : effets d'une mesure ambulatoire (Fitbit) et d'un suivi en kiésiologie et en nutrition sur le niveau d'activité physique, la motivation et la satisfaction de vie
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de la présente étude était de comparer les impacts de l’utilisation de la montre Fitbit seule avec l’utilisation de la montre Fitbit accompagnée d’un suivi en kinésiologie et en nutrition sur l’activité physique, la motivation et la satisfaction de vie d’hommes sédentaires. Seize hommes sédentaires âgés de 19 à 35 ans (Mâge = 26,9 ans; ÉT = 4,1) ont été répartis aléatoirement dans l’un des deux groupes suivants : G1) montre Fitbit (n = 8); G2) montre Fitbit + suivi en kinésiologie et nutrition (n = 8). Ils ont été évalués avant et immédiatement après l’intervention (60 jours entre les deux périodes) ainsi que six mois après l’intervention. Ils ont rempli le Questionnaire sur l’Activité physique récente (RPAQ), le Questionnaire de motivation à pratiquer une activité physique 2 (BREQ-2) ainsi que l’Échelle de satisfaction de vie (SWLS). L’ensemble des participants a démontré quelques améliorations statistiquement significatives dans le temps en matière d’activité physique, soit par la diminution du temps passé assis ainsi que l’augmentation de la fréquence d’activité physique et du temps passé actif. Nous n’avons remarqué aucune différence statistiquement significative à l’Index d’autonomie relative (IAR). Finalement, il a été possible d’observer une certaine stabilité de la satisfaction de vie chez les deux groupes du temps 1 au temps 3. Quoiqu’il faille être prudent dans la généralisation de ces résultats préliminaires à la population générale, cette étude réitère l’importance d’évaluer la pertinence de l’utilisation d’un outil ambulatoire comme la montre Fitbit en combinaison avec un suivi en kinésiologie et en nutrition.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 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".