Predicting the Physical Activity Intention–Behavior Profiles of Adopters and Maintainers Using Three Social Cognition Models
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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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».