MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2156232216 · doi:10.1123/jsep.2013-0207

Examining the Link Between Framed Physical Activity Ads and Behavior Among Women

2014· article· en· W2156232216 sur OpenAlexaff
Erin M Berenbaum, Amy E. Latimer‐Cheung

Notice bibliographique

RevueJournal of Sport and Exercise Psychology · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyMediationSocial psychologyFraming (construction)Developmental psychologyPhysical activityPhysical medicine and rehabilitationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gain-framed messages are more effective at promoting physical activity than loss-framed messages. However, the mechanism through which this effect occurs is unclear. The current experiment examined the effects of message framing on variables described in the communication behavior change model (McGuire, 1989), as well as the mediating effects of these variables on the message-frame-behavior relationship. Sixty low-to-moderately active women viewed 20 gain- or loss-framed ads and five control ads while their eye movements were recorded via eye tracking. The gain-framed ads attracted greater attention, ps < .05; produced more positive attitudes, p = .06; were better recalled, p < .001; influenced decisions to be active, p = .07; and had an immediate and delayed impact on behavior, ps < .05, compared with the loss-framed messages. Mediation analyses failed to reveal any significant effects. This study demonstrates the effects of framed messages on several outcomes; however, the mechanisms underlying these effects remain unclear.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,452
Score d'incertitude au seuil0,439

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,332 · 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 tête enseignante, 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

Citations17
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Sport and Exercise PsychologyMême sujetBehavioral Health and InterventionsTravaux en français237 207