Automatic and Motivational Correlates of Physical Activity: Does Intensity Moderate the Relationship?
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to examine the predictive capability of a habit construct, controlling for intention and perceived behavioral control, with moderate and strenuous intensity physical activity. This approach was expanded through an examination of whether conscious deliberation in the initiation of physical activity would attenuate these findings and a test of the intention-habit interaction. Participants were 337 undergraduate students who completed the habit measure and measures of intention, deliberation, and perceived behavioral control phrased in either moderate or vigorous intensities at time 1. This was followed by a measure of behaviour 2 weeks later. Results using stacked structural equation models (moderate and vigorous intensity) demonstrated the direct effect of habit and accounted for a significant effect on physical activity after controlling for intention and perceived behavioral control; this effect was invariant to intensity and conscious deliberation. A 3-way interaction, however, was identified for the habit X intention relationship and intensity. In the moderate intensity condition, individuals who reported higher habits showed a lower intention-behavior relationship when compared with those who reported modest or low habits. By contrast, individuals who reported high habit levels in the vigorous physical activity condition demonstrated a larger intention-behavior relationship than their modest and low habit counterparts. The results support the notions that some properties of physical activity may have an automatic component and that habits may be important to physical activity action initiation.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».