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Enregistrement W2052501054 · doi:10.1037/0278-6133.25.6.778

Neurocognitive influences on health behavior in a community sample.

2006· article· en· W2052501054 sur OpenAlexaff
Peter A. Hall, Lorin Elias, Margaret Crossley

Notice bibliographique

RevueHealth Psychology · 2006
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStroop effectPsychologyNeurocognitiveCognitionAssociation (psychology)NeuropsychologyClinical psychologyDevelopmental psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Dominant models of individual health behavior omit biological variables entirely and are composed almost exclusively of social-cognitive and conative variables. Research from the neurosciences suggests a role for brain function in explaining behaviors that require active self-regulation for consistent performance. However, the association between brain function and health behavior is underexplored. OBJECTIVE: To examine the predictive power of executive function for 2 health risk behaviors and 2 health protective behaviors in healthy adults. DESIGN: A cross-sectional community sample (N = 216) of adults 20-100 years of age were administered a battery of neuropsychological tests and completed self-report questionnaires regarding their health practices. It was hypothesized that poor performance on neuropsychological tests tapping executive function would be associated with poor health behavior tendencies. RESULTS: Errors on the Stroop task were positively associated with health risk behavior and negatively associated with health protective behavior after controlling for demographics, education, and IQ. CONCLUSION: Executive function is associated with health behavior tendencies. If the association is causal, explanatory models of individual health behavior should be revised to account for individual differences in biologically imbued self-regulatory abilities.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,465
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,190
Tête enseignante GPT0,537
Écart entre enseignants0,347 · 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.

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

Citations83
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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