You are the Weakest Link, Goodbye (to Physical Inactivity!): A Comment on Irwin et al.
Notice bibliographique
Résumé
Over the past two decades there has been a steady growth of research examining the capacity of groups as a means of facilitating improved physical activity behaviors among individuals. These studies have involved a diverse range of populations including young children, older adults, pre- and post natal women, ethnic minorities, to name but a few [1]. The basis for this research stems from the pioneering work of those such as Lewin [2], Cartwright and Zander [3], and, more recently, scholars such as Carron and Spink [4]—who all suggested that an individual is invariably changed when s/he joins a group. The study by Irwin and colleagues [5] provides an interesting and unique example of how group dynamics principles can be harnessed to influence individual behavior, in this case in relation to improved motivation during aerobic exercise. The use of a conjunctive task facilitated by the implementation of a group goal (i.e., team score) is an elegant approach to understanding individual motivation in a co-active exercise setting. These laboratory-based findings align with the outcomes of a number of other studies that have used group-dynamics-based approaches in applied settings [1] and provide fodder for a number of potential future studies to expand upon and explain these findings.
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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 | 0,011 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,060 | 0,097 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,018 |
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 ».