Creating parsimony at the expense of precision? Conceptual and applied issues of aggregating belief-based constructs in physical activity research
Notice bibliographique
Résumé
The aggregation of measured social cognitive beliefs to form scales is a common procedure in physical activity research. In this paper, we propose that specific beliefs may actually have unique associations with physical activity, which are obscured by the practice of aggregation. Further, we point out that beliefs may be related in a more complex manner than the theory behind scale aggregation. Both of these factors are interpreted in terms of limiting physical activity intervention efforts. Therefore, the purpose of this study was to examine alternatives to summative scales of physical activity beliefs using structural equation modeling. Demonstrations were performed using belief-based constructs of self-efficacy, pros and cons with a large Canadian random sample (N = 683) over three, 6-month time points. Results demonstrated that items of belief-based scales are multidimensional and that a correlated belief structure fit the observed data better (P < 0.05) and explained more variance in vigorous physical activity (an additional 6-7%) than aggregated scales. Finally, a causally ordered structure among beliefs was supported, suggesting that items within a scale may be linked causally rather than as indicators of a higher-order latent variable. Implications for future research and physical activity interventions are discussed.
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 | 0,349 | 0,629 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,012 |
| Communication savante | 0,013 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».