The Intersect of Theory, Methods, and Translation in Guiding Interventions for the Promotion of Physical Activity: A Case Example of a Research Programme
Notice bibliographique
Résumé
Physical activity promotion is pivotal for preventing and treating a range of non‐communicable diseases and improving overall quality of life. However, over 50% of the Australian population is not adhering to public health guidelines for physical activity. Efficacious theory‐based, scalable physical activity behaviour change interventions are required for the Australian population as well as specific target populations across various settings. The primary aim of this article is to make recommendations to researchers and practitioners related to the inter‐relationship of theory, methods, and translation, through examples of our interventions targeting physical activity for the prevention of obesity and other health outcomes. This article summarises a number of our Priority Research Centre for Physical Activity and Nutrition's interventions operationalising social‐cognitive theories across various settings and population subgroups. We present key issues to consider regarding the intersect of theoretical, methodological, and translational issues in this regard. Future directions to improve theory, methods, and translation are provided.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,405 | 0,295 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,047 |
| Communication savante | 0,015 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».