Predicting Physical Activity Intention and Behavior in School-Age Children
Notice bibliographique
Résumé
Two studies were conducted to predict physical activity in school-aged children. Study 1 tested the utility of an integrated model in predicting physical activity (PA) intention and behavior-the theory of planned behavior (TPB) and self-efficacy theory. Six hundred and forty-five New Zealand children (aged 11-13 years) completed measures corresponding to the integrated model and a self-reported measure of PA one week later. Perceived behavioral control (PBC) and subjective norm were the two strongest predictors of intentions. Task efficacy and barrier efficacy were the two strongest predictors of PA. A second study (Study 2) was conducted to determine whether the self-efficacy measures could discriminate objectively measured PA levels. Sixty-seven Canadian children (aged 11-13 years) completed task and barrier self-efficacy measures. The following week, children classified as 'high' (n = 11) and 'lower' (n = 7) for both task and barrier efficacy wore an Actical® monitor for seven consecutive days to provide activity-related energy expenditure (AEE) data. Results showed that children with high efficacy expended significantly greater AEE than their lower efficacious counterparts. Findings from these two studies provide support for the use of self-efficacy interventions as a potentially useful means of increasing PA levels among school-aged children.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».