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Enregistrement W2171751567 · doi:10.1186/1479-5868-7-7

Exercise motivation: a cross-sectional analysis examining its relationships with frequency, intensity, and duration of exercise

2010· article· en· W2171751567 sur OpenAlexaff
Lindsay R. Duncan, Craig Hall, Philip M. Wilson, O Jenny

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensBrock UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBivariate analysisExercise intensityPsychologyDuration (music)PopulationPhysical activityMedicinePhysical medicine and rehabilitationEnvironmental healthStatisticsInternal medicineMathematicsHeart rate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: It is important to engage in regular physical activity in order to maintain a healthy lifestyle however a large portion of the population is insufficiently active. Understanding how different types of motivation contribute to exercise behavior is an important first step in identifying ways to increase exercise among individuals. The current study employs self-determination theory as a framework from which to examine how motivation contributes to various characteristics of exercise behavior. METHODS: Regular exercisers (N = 1079; n = 468 males; n = 612 females) completed inventories which assessed the frequency, intensity, and duration with which they exercise, as well as the Behavioral Regulation in Exercise Questionnaire including four additional items assessing integrated regulation. RESULTS: Bivariate correlations revealed that all three behavioral indices (frequency, intensity, and duration of exercise) were more highly correlated with more autonomous than controlling regulations. Regression analyses revealed that integrated and identified regulations predicted exercise frequency for males and females. Integrated regulation was found to be the only predictor of exercise duration across both genders. Finally, introjected regulation predicted exercise intensity for females only. CONCLUSIONS: These findings suggest that exercise regulations that vary in their degree of internalization can differentially predict characteristics of exercise behavior. Furthermore, in the motivational profile of a regular exerciser, integrated regulation appears to be an important determinant of exercise behavior. These results highlight the importance of assessing integrated regulation in exercise settings where the goal of understanding motivated behavior has important health implications.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,284 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations279
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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