Aerobic physical activity and resistance training: an application of the theory of planned behavior among adults with type 2 diabetes in a random, national sample of Canadians
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Aerobic physical activity (PA) and resistance training are paramount in the treatment and management of type 2 diabetes (T2D), but few studies have examined the determinants of both types of exercise in the same sample. OBJECTIVE: The primary purpose was to investigate the utility of the Theory of Planned Behavior (TPB) in explaining aerobic PA and resistance training in a population sample of T2D adults. METHODS: A total of 244 individuals were recruited through a random national sample which was created by generating a random list of household phone numbers. The list was proportionate to the actual number of household telephone numbers for each Canadian province (with the exception of Quebec). These individuals completed self-report TPB constructs of attitude, subjective norm, perceived behavioral control and intention, and a 3-month follow-up that assessed aerobic PA and resistance training. RESULTS: TPB explained 10% and 8% of the variance respectively for aerobic PA and resistance training; and accounted for 39% and 45% of the variance respectively for aerobic PA and resistance training intentions. CONCLUSION: These results may guide the development of appropriate PA interventions for aerobic PA and resistance training based on the TPB.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».