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Enregistrement W1966351130 · doi:10.1111/j.1559-1816.2000.tb02318.x

Examining the Relationship Between Exercise Goals, Self‐Efficacy, and Overt Behavior With Beginning Exercisers<sup>1</sup>

2000· article· en· W1966351130 sur OpenAlexaff
Kimberley A. Dawson, Lawrence R. Brawley

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Social Psychology · 2000
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensUniversity of WaterlooWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologySelf-efficacySocial cognitive theoryCognitionSocial psychologyGoal pursuitPhysical activityDevelopmental psychologyClinical psychologyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the overwhelming evidence that associates regular physical activity with physical and mental health benefits, millions of North Americans remain sedentary. Previous research by Poag‐DuCharme and Brawley (1993, 1994) and suggestions by Bandura (1989, 1997) led to the hypothesis that goals would influence exercise behavior through the mediating variable of self‐efficacy. Changes to the social cognitions and behavioral patterns of adherers during the exercise program were also assessed. Results demonstrate that at midprogram, self‐efficacy beliefs mediated the relationship between goal influence and exercise frequency. Significant increases were observed in self‐efficacy and perceived exertion from onset to midprogram. Onset goal influence and self‐efficacy significantly discriminated adherers from dropouts. Results are discussed with respect to the need to continue investigating the changing influence of social cognitions on motivating behavior.

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 candidatesCharge 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 enseignants0,662
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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations40
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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