The Association Between Exercise Behavior Regulation and Exergaming in Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is not known if or how exercise behavior regulations (EBRs) relate to exergaming in adolescents. The study objectives were 1) to determine if EBRs differ between adolescents who do and do not exergame; and 2) among exergamers, to describe the associations between EBRs and exergame duration, intensity, and achieving physical activity (PA) guidelines. METHODS: This study was a cross-sectional analysis of data collected in mailed self-report questionnaires completed by 1243 students (mean ± SDage = 16.8 ± 0.5 years; 43% boys). RESULTS: In girls, those who exergamed scored higher than nonexergamers on introjected (mean ± SD = 1.9 ± 1.0 vs.1.6 ± 0.9; P = .001) and identified (mean ± SD = 3.1 ± .0 vs.2.9 ± 0.9; P = .049) regulation. Exergame intensity was associated with identified regulation [OR (95% CI) = 2.2 (1.0, 4.5)], minutes exergaming per week was associated with amotivation [β (95% CI) = 0.4 (-0.0, 0.8)], and achieving guidelines was associated with external [OR (95% CI) = 3.7 (1.0, 13.4)] and identified [OR (95% CI) = 5.6 (2.0, 16.0)] regulations. In boys who exergamed, intrinsic regulation was associated with exergame duration [β (95% CI) = -0.3 (-0.6, 0.0)]. CONCLUSIONS: Girls who exergame may have partially internalized exergaming as a PA behavior. Boys may prefer other types of PA such as team sports or other more traditional videogames over exergaming or they may not view exergaming as PA.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».