How big is the physical activity intention–behaviour gap? A meta‐analysis using the action control framework
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The physical activity (PA) intention-behaviour gap is a topic of considerable contemporary research, given that most of our models used to understand physical activity suggest that intention is the proximal antecedent of behavioural enactment. The purpose of this study was to quantify the intention-PA gap at public health guidelines with a meta-analysis of the action control framework. DESIGN: Systematic review and meta-analysis. METHODS: Literature searches were conducted in July 2012 among five key search engines. This search yielded a total of 2,865 potentially relevant records; of these, 10 studies fulfilled the full eligibility criteria (N = 3,899). RESULTS: Random-effects meta-analysis procedures with correction for sampling bias were employed in the analysis for estimates of non-intenders who subsequently did not engage in physical activity (21%), non-intenders who subsequently performed physical activity (2%), intenders who were not successful at following through with their PA (36%), and successful intenders (42%). The overall intention-PA gap was 46%. CONCLUSION: These results emphasize the weakness in early intention models for understanding PA and suggest this would be a problem during intervention. Contemporary research that is validating and exploring additional constructs (e.g., self-regulation, automaticity) that augment intention or improving the measurement of motivation seems warranted. STATEMENT OF CONTRIBUTION: What is already known on this subject? Intention is considered the proximal antecedent of behaviour in many popular models. Intention is also an established correlate of physical activity behaviour, yet discordance is considerable in experimental research. What does this study add? This meta-analysis of studies that have assessed concordance/discordance of physical activity intention and behaviour at public health guidelines shows the intention-behaviour gap at 48% and the discordance is from intenders who do not act. The results demonstrate that discordance is not just from extreme levels of intention or behaviour (e.g., intend to exercise six times but only exercise five), but from levels that are relevant to health promotion.
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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 | 0,095 | 0,179 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,053 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».