A Review and Meta-Analysis of Affective Judgments and Physical Activity in Adult Populations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Popular theories of health behavior have often been criticized for neglecting an affective component to behavioral engagement. PURPOSE: This study reviewed affective judgment (AJ) constructs employed in physical activity research to assess the relationship with behavior. Studies were eligible if they included: (a) a measure of physical activity; (b) a distinct measure of AJ (e.g., affective attitude, enjoyment, intrinsic motivation); and (c) involved participants with a mean age of 18 years or older. METHODS: Literature searches were concluded in September, 2009 among five key search engines. This search yielded a total of 10,631 potentially relevant records; of these, 102 passed the eligibility criteria. Random effects meta-analysis procedures with correction for sampling and measurement bias were employed in the analysis. RESULTS: Articles were published between 1989 and 2009, with sample sizes ranging from 15 to 6,739. Of the studies included, 82 were correlational and 20 were experimental, yielding 114 independent samples. The majority of the correlational samples reported a significant positive correlation between AJ and physical activity (83 out of 85), with a summary r of 0.42 (95% CI 0.37 to 0.46) that was invariant across the measures employed, study quality, population sampled and cultural variables. Experimental studies demonstrated that persuasive, information-based, and self-regulatory interventions failed to change AJ; by contrast, environmental and experiential interventions showed promise in their capability to influence AJ. CONCLUSIONS: The results point to a medium-effect size relationship between AJ and physical activity. Interventions that change AJ are scarce despite their potential for changing physical activity. Future experimental work designed to evaluate the causal impact ofAJ on physical activity is required.
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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 | 0,022 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».