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Enregistrement W2030442729 · doi:10.1080/08870446.2011.609595

Examining predictors of physical activity among inactive middle-aged women: An application of the health action process approach

2011· article· en· W2030442729 sur OpenAlexaff
Carolyn J. Barg, Amy E. Latimer‐Cheung, Elizabeth A. Pomery, Susan E. Rivers, Tara A. Rench, Harry Prapavessis, Peter Salovey

Notice bibliographique

RevuePsychology and Health · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensWestern UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésPsychologyPhysical activitySelf-efficacyStructural equation modelingAction (physics)PerceptionDevelopmental psychologyClinical psychologySocial psychologyPhysical therapyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study tested several relationships predicted by the Health Action Process Approach (HAPA) in a sample of 175 generally healthy, inactive, middle-aged women (40-65 yrs old) over a 12 week period. Participants' physical activity, risk perceptions, outcome expectancies, action self-efficacy and intention were measured at baseline. Planning and maintenance self-efficacy were measured 4 weeks later. Physical activity behaviour was measured 12 weeks after baseline. The HAPA relationships were examined using a structural equation model. The data fit the model well and revealed several significant relationships. Action self-efficacy was the best predictor of intention. Maintenance self-efficacy was the best predictor of planning and behaviour. Contrary to the tenets of HAPA and to past research, planning did not predict behaviour. Overall, HAPA provides a useful framework for identifying determinants of physical activity intentions and behaviour within a group of inactive, middle-aged women.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,285
Score d'incertitude au seuil0,433

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,288
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,181 · 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 tête enseignante, 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

Citations109
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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