Exercise motivation: a cross-sectional analysis examining its relationships with frequency, intensity, and duration of exercise
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
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.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle