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Enregistrement W2280345257 · doi:10.5206/wurjhns.2015-16.4

Nature-Based Physical Activity Advertising: Recommendations Based on Attention Restoration Theory and Psychoevolutionary Theory

2016· article· en· W2280345257 sur OpenAlexaffvenue
Adam Gavarkovs

Notice bibliographique

RevueWestern Undergraduate Research Journal Health and Natural Sciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Green Space and Health
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMoodPromotion (chess)Natural (archaeology)Health benefitsPsychologyHealth promotionPhysical activityAdvertisingApplied psychologySocial psychologyMedicineBusinessPublic healthPolitical sciencePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent research has suggested that physical activity in natural areas may provide benefits that exceed those in other settings. Additional benefits include increased self-esteem and enjoyment of the activity, and decreased negative mood states and blood pressure. Therefore, encouraging nature-based physical activities may play an important role in the promotion of health and wellness. Advertising has been cited as an important component of a health promotion campaign; although to date no study has recommended strategies for designing advertising specific to nature-based physical activities. The purpose of this article is to review two prominent human-nature interaction frameworks, Attention Restoration Theory (ART) and Psychoevolutionary Theory (PET), and based on their tenets, recommend strategies for message design. The two recommendations proposed are: (1) to include natural images that meet the restorative criteria outlined in both theories; and (2) to explicitly feature the additional benefits of exercising in natural spaces in advertisements. Adhering to these recommendations in the advertisement design process may increase the effectiveness of the message.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0050,008
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0110,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,005

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,359 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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