Implementation intention and planning interventions in Health Psychology: Recommendations from the Synergy Expert Group for research and practice
Notice bibliographique
Résumé
The current article details a position statement and recommendations for future research and practice on planning and implementation intentions in health contexts endorsed by the Synergy Expert Group. The group comprised world-leading researchers in health and social psychology and behavioural medicine who convened to discuss priority issues in planning interventions in health contexts and develop a set of recommendations for future research and practice. The expert group adopted a nominal groups approach and voting system to elicit and structure priority issues in planning interventions and implementation intentions research. Forty-two priority issues identified in initial discussions were further condensed to 18 key issues, including definitions of planning and implementation intentions and 17 priority research areas. Each issue was subjected to voting for consensus among group members and formed the basis of the position statement and recommendations. Specifically, the expert group endorsed statements and recommendations in the following areas: generic definition of planning and specific definition of implementation intentions, recommendations for better testing of mechanisms, guidance on testing the effects of moderators of planning interventions, recommendations on the social aspects of planning interventions, identification of the preconditions that moderate effectiveness of planning interventions and recommendations for research on how people use plans.
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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 | 0,544 | 0,392 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,011 |
| Communication savante | 0,013 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,027 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».