Motives for lifestyle and exercise activities: A comparison using the theory of planned behaviour
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Regular exercise and lifestyle physical activity are often used interchangeably or combined in physical activity messaging based on evidence for their relatively equivalent health outcomes. However, differences between their motivational correlates are relatively unexplored. The purpose of this study was to compare the motives towards lifestyle physical activity and exercise and their relationship with behaviour using the Theory of Planned Behaviour (TPB). The participants were a sample of undergraduate students ( n =150) who completed measures of the TPB framed in terms of exercise and lifestyle physical activity and self‐reported physical activity measures with similar framing. Results identified marked differences between the instrumental attitudes towards the two activities showing instrumental attitudes towards exercise to be higher ( P <0.01; d =0.68). Most importantly, exercise had larger TPB–behaviour correlations ( P <0.01; q =0.15–0.20) compared with lifestyle physical activity, but follow‐up analyses by intensity (strenuous, moderate, mild) showed that these differences were only present at strenuous intensity. Our results suggest that the correlates for the two types of physical activity may differ. Although more research is necessary, this may affect the efficacy of promotion campaigns that do not tailor content exclusively for either exercise or lifestyle physical activity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».