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Enregistrement W2132808138 · doi:10.1123/jsep.32.4.537

Imagining the Possibilities: The Effects of a Possible Selves Intervention on Self-Regulatory Efficacy and Exercise Behavior

2010· article· en· W2132808138 sur OpenAlexaff
Elisa Murru, Kathleen A. Martin Ginis

Notice bibliographique

RevueJournal of Sport and Exercise Psychology · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionIntervention (counseling)PsychologySelf-efficacyPhysical activitySelf-controlClinical psychologyPhysical therapyDevelopmental psychologySocial psychologyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This experiment examined the effects of a possible selves intervention on self-regulatory efficacy and exercise behavior among 19 men and 61 women (M age = 21.43 years, SD = 3.28) who reported exercising fewer than 3 times per week. Participants were randomly assigned to a control condition, a hoped-for possible selves intervention condition, or a feared possible selves intervention condition. The hoped-for and feared possible selves interventions required participants to imagine themselves in the future as either healthy, regular exercisers or as unhealthy, inactive individuals, respectively. Participants in the control condition completed a quiz about physical activity. Measures of self-regulatory efficacy (scheduling, planning, goal setting, and barrier self-efficacy) were taken immediately before and after the intervention. Participants who received either possible selves intervention reported greater exercise behavior 4 weeks and 8 weeks postintervention than participants in the control group. Planning self-efficacy partially mediated the effects of the possible selves intervention on exercise behavior over the first 4 weeks of the study. These findings highlight the effectiveness of possible selves interventions for increasing exercise behavior and the role of self-regulatory processes for explaining such effects.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,343 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations85
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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