Predicting the Physical Activity Intention–Behavior Profiles of Adopters and Maintainers Using Three Social Cognition Models
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most of the population have positive intentions to engage in physical activity (PA) but fail to act; thus, the need to understand successful translation of intention into behavior is warranted in order to focus intervention efforts. PURPOSE: The objective of the study is to examine constructs of the transtheoretical model, theory of planned behavior, and protection motivation theory as predictors of physical activity intention-behavior profiles across 6 months in a Canadian workplace sample. METHODS: Employees from three large organizations in the province of Alberta (n = 887) completed a baseline survey relating to their demographic and medical background, PA, and social-cognitive constructs. A total of 611 participants completed a second assessment 6 months later. RESULTS: Participants were grouped by five profiles: nonintenders, unsuccessful adopters, successful adopters, unsuccessful maintainers, and successful maintainers. Perceived importance and concern for PA (cognitive processes, instrumental attitude, perceived severity) distinguished nonintenders from the other four profiles, self-management and self-regulation of the behavior (behavioral processes, self-efficacy) distinguished successful adopters from unsuccessful adopters, while control over constraints (cons, perceived control, self-efficacy) were the key discriminators of successful maintainers from unsuccessful maintainers. CONCLUSION: The results provide useful information for intervention campaigns and demonstrate a need to consider adoption and maintenance profiles.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle