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Enregistrement W2098814255 · doi:10.1186/1479-5868-6-12

How well do cognitive and environmental variables predict active commuting?

2009· article· en· W2098814255 sur OpenAlexaff
Mélanie Lemieux, Gaston Godin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionVariance (accounting)PsychologyRegression analysisMultilevel modelVariablesTheory of planned behaviorStructural equation modelingExplained variationPath analysis (statistics)DemographyDevelopmental psychologyStatisticsControl (management)MathematicsComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In recent years, there has been growing interest in theoretical studies integrating cognitions and environmental variables in the prediction of behaviour related to the obesity epidemic. This is the approach adopted in the present study in reference to the theory of planned behaviour. More precisely, the aim of this study was to determine the contribution of cognitive and environmental variables in the prediction of active commuting to get to and from work or school. METHODS: A prospective study was carried out with 130 undergraduate and graduate students (93 females; 37 males). Environmental, cognitive and socio-demographic variables were evaluated at baseline by questionnaire. Two weeks later, active commuting (walking/bicycling) to get to and from work or school was self-reported by questionnaire. Hierarchical multiple regression analyses were performed to predict intention and behaviour. RESULTS: The model predicting behaviour based on cognitive variables explained more variance than the model based on environmental variables (37.4% versus 26.8%; Z = 3.86, p < 0.001). Combining cognitive and environmental variables with socio-demographic variables to predict behaviour yielded a final model explaining 41.1% (p < 0.001) of the variance. The significant determinants were intention, habit and age. Concerning intention, the same procedure yielded a final model explaining 78.2% (p < 0.001) of the variance, with perceived behavioural control, attitude and habit being the significant determinants. CONCLUSION: The results showed that cognitive variables play a more important role than environmental variables in predicting and explaining active commuting. When environmental variables were significant, they were mediated by cognitive variables. Therefore, individual cognitions should remain one of the main focuses of interventions promoting active commuting among undergraduate and graduate students.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,725
Score d'incertitude au seuil0,317

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations70
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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