Investigating Motivational Regulations and Physical Activity Over 25 Weeks
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Because motivation has been deemed a key barrier to physical activity, it is imperative that we know how motivational levels change over time and how that change relates to physical activity. Based in Self-Determination Theory, this study investigated fluctuations in physical activity and motivational regulations over 25 weeks and tested the relationship between these 2 variables. METHODS: Data from the Physical Activity Counseling trial were examined. Inactive adults recruited from a primary care center (N = 120) answered motivation and physical activity questionnaires during the intervention and postintervention phases. Hierarchical linear modeling was used to test the hypotheses. RESULTS: Quadratic changes were found for external regulation (γ20= 0.02, P < .05) and physical activity (γ20 = -2.64, P < .001), while identified (γ10= 0.04, P = .03) and intrinsic (γ10= 0.04, P = .01) regulations increased linearly over the course of the 25 weeks. Only identified regulation (γ30= 3.15, P = .01) and intrinsic motivation (γ30= 4.68, P < .001) were significantly and positively related with physical activity. CONCLUSION: Physical activity, external and identified regulations and intrinsic motivation changed over the 25 weeks. Intervention should aim at fostering identified regulation and intrinsic motivation as greater levels of these regulations were related with physical activity.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| 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) | 0,001 | 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 ».