Maternal-fetal disease information as a source of exercise motivation during pregnancy.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: A Protection Motivation Theory (PMT) framework was used to examine whether information about the role of exercise in preventing maternal-fetal disease served as a meaningful source of exercise motivation. DESIGN: Pregnant women (n = 208) were randomly assigned into one of three conditions: PMT, attention control, and noncontact control. Women in the PMT group read a brochure about the benefits of exercise during pregnancy incorporating the major components of PMT; perceived vulnerability (PV), perceived severity (PS), response efficacy (RE), and self-efficacy (SE). Participants in the attention-control condition read a brochure about diet. Following treatment, all participants completed measures of their beliefs toward maternal-fetal disease and exercise, goal intention (GI), and implementation intention (IMI). One week later, a measure of self-reported exercise behavior was collected. MAIN OUTCOME MEASURES: Main outcome measures were PMT variables (PV, PS, RE, and SE), GI, IMI, and follow-up physical activity. RESULTS: Participants assigned to the PMT-present group reported significantly higher PS, RE, SE, GI, and increased exercise behavior. PS, RE, and SE predicted GI, GI predicted IMI, and IMI predicted exercise behavior. CONCLUSION: Information grounded in PMT is effective in influencing pregnant women's beliefs and intentions as well as changing their initial behavior.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».