The invisible benefits of exercise.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine whether--and why--people underestimate how much they enjoy exercise. DESIGN: Across four studies, 279 adults predicted how much they would enjoy exercising, or reported their actual feelings after exercising. MAIN OUTCOME MEASURES: Main outcome measures were predicted and actual enjoyment ratings of exercise routines, as well as intention to exercise. RESULTS: Participants significantly underestimated how much they would enjoy exercising; this affective forecasting bias emerged consistently for group and individual exercise, and moderate and challenging workouts spanning a wide range of forms, from yoga and Pilates to aerobic exercise and weight training (Studies 1 and 2). We argue that this bias stems largely from forecasting myopia, whereby people place disproportionate weight on the beginning of a workout, which is typically unpleasant. We demonstrate that forecasting myopia can be harnessed (Study 3) or overcome (Study 4), thereby increasing expected enjoyment of exercise. Finally, Study 4 provides evidence for a mediational model, in which improving people's expected enjoyment of exercise leads to increased intention to exercise. CONCLUSION: People underestimate how much they enjoy exercise because of a myopic focus on the unpleasant beginning of exercise, but this tendency can be harnessed or overcome, potentially increasing intention to exercise.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».