Habit in the Physical Activity Domain: Integration With Intention Temporal Stability and Action Control
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to explore the role of habit in predicting physical activity with the theory of planned behavior (TPB). The study extended previous research by (a) including a measure of temporal intention stability in the regression equation, and (b) unpacking the intention x behavior x habit relationship. Participants were 153 undergraduate students who completed a habit measure and measures of the TPB at Time 1 followed by measures of intention and behavior 2 weeks later. Results using regression analysis demonstrated that habit explained 7% additional variance after accounting for the TPB and temporal stability of intention and its interaction with intention. Follow-up analyses showed considerable asymmetry in the three-way relationship between intention, behavior, and habit, where high habit participants were composed primarily of intenders (i.e., intended to be active >3 times/week at 30 min) who engaged in regular physical activity (70%, n = 28) and low habit participants were inactive nonintenders (i.e., did not intend to be active >3 times/week at 30 min and were subsequently not active; 69%, n = 25). The results support the notion that some properties of physical activity may have an automatic component and that habits may be important to physical activity action control.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle