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Enregistrement W2027457554 · doi:10.1037/a0015595

Self-determined motivation predicts independent, home-based exercise following cardiac rehabilitation.

2009· article· en· W2027457554 sur OpenAlexafffund
Kelly L. Russell, Steven R. Bray

Notice bibliographique

RevueRehabilitation Psychology · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyCompetence (human resources)RehabilitationIntrinsic motivationSelf-determination theoryPhysical exercisePhysical therapyClinical psychologyMedicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To investigate self-determined motivation as a predictor of exercise behavior 3 and 6 weeks following completion of cardiac rehabilitation (CR) as well as the relationship between psychological need satisfaction and self-determined motivation to exercise. PARTICIPANTS AND DESIGN: CR outpatients (n = 68; M(age) = 64.90 +/- 8.86 years). The design was correlational (cross-sectional and prospective), with psychological need satisfaction predicting self-determined motivation at the completion of CR and self-determined motivation predicting exercise behavior at 3- and 6-week follow-ups. RESULTS: Psychological need satisfaction for competence predicted self-determined motivation to exercise (beta = .32, p < .05, pr(2) = .08). Self-determined motivation at the end of CR was correlated with exercise behavior at 3-week follow-up (r(68) = .22, p < .05) and predicted exercise at 6 weeks (R(2) (adjusted) = .11; beta = .35, p < .01). CONCLUSION: CR participants who report higher levels of psychological need satisfaction regarding exercise report greater self-determined motivation. Greater self-determined motivation to exercise, in turn, relates to higher levels of subsequent independent exercise behavior. Nurturing psychological needs and self-determined motivation during CR may assist participants in maintaining exercise following CR.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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