Temporal Relationships of Self-Efficacy and Social Support as Predictors of Adherence in a 6-Month Strength-Training Program for Older Women
Notice bibliographique
Résumé
The present study investigated how self-efficacy and social support predicted adherence to a strength training program for elderly women over two time periods in the initial 6 mo. of the program. Participants were 30 elderly women volunteers aged 75 to 80 who completed measures of barrier self-efficacy and general social support at baseline and 3 mo. later. Social support from the program was also measured at 3 mo. Adherence to the program was measured by attendance. Hierarchical regression equations were utilized to identify the contributions of self-efficacy and social support for adherence at 0 to 3 mo. and 4 to 6 mo. For prediction of the first 3 mo. of adherence, both self-efficacy and social support contributed significant unique variance towards the total explained variance of 36%. For the 4- to 6-mo. period, self-efficacy explained significant (12%) variance in adherence even when controlling for the previous 3-mo. adherence. Inclusion of general social support and social support from the program, however, did not account for significant variance. Researchers must continue to examine self-efficacy and social support in exercise adherence within various time periods among older adults to develop effective intervention strategies.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».