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Enregistrement W2098394016 · doi:10.1123/wspaj.2014-0012

Examination of the Relationship Between Imagery Use, Efficacy Beliefs, and Body Image in Females

2014· article· en· W2098394016 sur OpenAlexaff
Lisa M. Cooke, Krista Chandler

Notice bibliographique

RevueWomen in Sport and Physical Activity Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensUniversity of WindsorWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExpectancy theorySelf-efficacyPsychologyStructural equation modelingSocial psychologyDevelopmental psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given the prevalence of inactivity among women, it is imperative to examine sources which may influence exercise behavior. Researchers have begun to examine the practical application of exercise imagery on involvement in physical activity (Giacobbi et al., 2003; Milne et al., 2008). Using the Applied Model of Imagery Use in Exercise (Munroe-Chandler & Gammage, 2005), imagery use, efficacy beliefs, and body image among female exercisers ( N = 300) was investigated. Results revealed frequent use of exercise imagery, high efficacy beliefs, and positive body image cognitions among exercisers. Structural equation modeling revealed that efficacy beliefs did not mediate the relationship between imagery use and body image among a specific sample of female exercisers. However, the results do suggest that exercise imagery significantly predicts all four types of efficacy belief types (Efficacy Expectancy, Outcome Expectancy, Outcome Value, and Self-presentational Efficacy). Further examination of the suggested relationships in the applied model is needed.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,335

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,270 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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