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Enregistrement W2000334016 · doi:10.1080/00336297.2000.10491707

Discursive Psychology: An Alternative Approach for Studying Adherence to Exercise and Physical Activity

2000· article· en· W2000334016 sur OpenAlexaff
Kerry R. McGannon, Michael K. Mauws

Notice bibliographique

RevueQuest · 2000
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCommunication in Education and Healthcare
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)Discursive psychologySituatedSport psychologyPsychological interventionPsychologyFocus (optics)Physical activityEpistemologyComplement (music)Social psychologySociologyApplied psychologyEngineering ethicsDiscourse analysisMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Within exercise psychology, social cognitive theories have allowed researchers to identify possible influences and mechanisms that account for exercise and physical activity participation. These approaches have advanced the development of interventions to enhance and maintain exercise adherence. Despite this, the adherence problem remains unsolved. This paper introduces an alternative perspective known as discursive psychology. and explores its potential for understanding adherence. How this approach differs from leading approaches is highlighted. Discursive psychology's potential contribution via its focus on discourse and what is accomplished through people's use of words is considered in detail. How discursive psychology contributes to understanding exercise adherence by opening up new avenues of research and associated methodologies is also discussed. It is concluded this approach will complement and enhance existing approaches by focusing on how people are situated within discourses and how this affords and limits how they speak, feel, and behave with respect to exercise.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0120,007
Études des sciences et des technologies0,0040,032
Communication savante0,0090,009
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,161
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,339 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations63
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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