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Enregistrement W1917583567 · doi:10.1111/j.1758-0854.2010.01043.x

Using Imagery to Enhance Three Types of Exercise Self‐Efficacy among Sedentary Women

2011· article· en· W1917583567 sur OpenAlexaff
Lindsay R. Duncan, Wendy M. Rodgers, Craig Hall, Philip M. Wilson

Notice bibliographique

RevueApplied Psychology Health and Well-Being · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensWestern UniversityBrock UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionMultivariate analysis of varianceCoping (psychology)Analysis of varianceMultivariate analysisGuided imageryPsychologySelf-efficacyPhysical therapyMental imageRepeated measures designClinical psychologyCognitionMedicineAnxietySocial psychologyComputer sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to determine if task, coping, and scheduling self‐efficacy (SE) for exercise could be influenced using guided imagery interventions in an experimental design controlling for overt exercise experiences. Healthy women ( N = 205, M age = 31.47) who did not exercise regularly were randomly assigned to guided imagery sessions targeting a specific type of SE or to a nutrition information control group. All participants attended a 12‐week cardiovascular exercise program. The influence of the various imagery interventions on the three types of self‐efficacy over time were assessed with two doubly multivariate ANOVAs: one from baseline to 6 weeks and the other from 6 to 12 weeks. The analyses were conducted for 61 participants who completed the exercise intervention. The first analysis demonstrated that task, coping, and scheduling SE were differentially influenced over time in response to the different imagery interventions. The results of the second analysis were non‐significant, revealing that the main changes in SE were observed within the first half of the 12‐week intervention. This study demonstrates that task, coping, and scheduling SE can be seen as independent from one another and that mental imagery interventions are an effective means for influencing exercise‐related cognitions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,756
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,350 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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