Evaluation of the Health Promotion Model to Predict Physical Activity in Iranian Adolescent Boys
Notice bibliographique
Résumé
Promoting sustainable physical activity (PA) behavior change is challenging, and a number of theoretical models have been developed and applied to this problem. Pender's health promotion model (HPM) is a relatively new model that is based on Bandura's social cognitive theory but includes the additional construct of competing demands, which are viewed as alternative behaviors (e.g., watching television) that have powerful reinforcing properties. This study evaluates the HPM as a means to predict PA in a sample of Iranian adolescent boys. Participants were 515 boys from 100 junior high and high schools in Sanandaj, Iran. Participants' mean age was 14.33 years (SD = 1.6, range = 12-17). Participants completed questions assessing social cognitive variables, and structural equation modeling was used to fit the data to the HPM. The HPM accounted for 37% of the variance in PA but did not represent a good data fit (chi(2) = 913.85, df = 473, p < .001). There were significant pathways between PA and self-efficacy (beta = .25, p < .001), enjoyment (beta = .22, p < .01), and PA modeling (beta = -.13, p < .05). A revised model that included the indirect effects of competing demands explained 34% of the variance in PA and represented a good data fit (chi( 2) = 9.12, df = 4, p = .058). In the revised model, self-efficacy, commitment to planning, and enjoyment were associated with PA. According to the HPM, competing demands influence PA. In the study sample, competing demands were not related to PA but were inversely associated with commitment to planning.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».