Does Personality Moderate the Theory of Planned Behavior in the Exercise Domain?
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the moderating influence of the five-factor model of personality (FFM) on the theory of planned behavior (TPB) in the exercise domain. Although an analysis of all possible moderation effects was conducted, it was hypothesized that high extraversion (E) and conscientiousness (C) individuals would demonstrate significantly stronger relationships between intentions and exercise behavior than those low in E and C. Conversely, it was expected that high neuroticism (N) individuals would show a significantly weaker relationship between intention and exercise behavior than those low in N. A total of 300 undergraduate students completed measures of the FFM, TPB, and a 2-week follow-up of exercise behavior. Two-group structural equation models of the TPB were created using a median split for each personality trait. Overall, 5 significant (p < .05) moderating effects were found. Specifically, N was found to moderate the effect of subjective norm on intention. E also moderated the effects of subjective norm on intention as well as intention on behavior. C moderated the effects of affective attitude on intention and intention on behavior. Theorized influences for the presence or absence of personality moderators are discussed. The results generally support the possibility of personality being a moderator of the TPB but highlight the need for future research and replication.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».