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Enregistrement W2318681754 · doi:10.1249/jes.0000000000000014

Adding Depth to the Next Generation of Physical Activity Models

2014· review· en· W2318681754 sur OpenAlexafffundabout
Ryan E. Rhodes

Notice bibliographique

RevueExercise and Sport Sciences Reviews · 2014
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésTheory of planned behaviorSocial cognitive theoryPsychologyCognitive psychologyPaceTranstheoretical modelBehavior changeCognitionCognitive scienceSocial psychologyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the mid-1990s, an explosion of behavioral theory testing in the physical activity domain began and has continued at a strong pace, as researchers attempt to explain why some people are active and others are not. Theory of planned behavior, social cognitive theory, and the transtheoretical model have comprised the bulk of this research on theory testing (9), yet recent reviews and meta-analyses have not been favorable for their utility in physical activity behavior change efforts (2,7,11). These original theories, applied from social psychology and allied disciplines, also have shown some limitations in terms of scope and missing variables important to physical activity. Thus, recent calls have been made to adapt and create the next generation of models that may better serve physical activity behavior (5,9,11). The Integrated Behavior-Change (IBC) Model for Physical Activity proposed by Hagger and Chatzisarantis (4) takes up this challenge by offering a blend of the theory of planned behavior and self-determination theory under careful consideration of previous limitations of both these theories. Avoiding construct redundancy is a major challenge in theory integration, as many theories use different labels for similar concepts (1). Hagger and Chatzisarantis have performed this task admirably in their IBC Model, as the constructs of the theory of planned behavior have replaced the self-determination theory’s regulation constructs, which are somewhat redundant with the theory of planned behavior and less advanced/distinct in terms of past theory testing. This creates a basis for theory of planned behavior cognitions via the self-determination theory’s need for autonomy while using the depth of the theory of planned behavior’s structure as proximal antecedents of physical activity. The IBC Model, like several other next-generation models (6,8,10,12), also uses a phased structure (motivational, volitional) and considers the role of deliberative and implicit determination of physical activity that has been a shortcoming of the early physical activity theories. There still are some areas where the IBC may be further refined. For example, the model may lack consideration of the affective domain in physical activity behavior over reasoned approaches to motivation (3). The self-determination theory’s intrinsic regulation construct, omitted from their model, comprised this affective domain better than the general attitude construct within the theory of planned behavior. Furthermore, the role of social-ecological context goes unmentioned, and the implicit constructs within the IBC Model have a relatively underdeveloped antecedent structure in comparison with the deliberative constructs. Still, Hagger and Chatzisarantis are open to modification of the model if researchers can establish an overlooked explanatory process or mechanism. This suggests that the IBC Model can be viewed as a master template, which is very helpful to ongoing theory testing. Overall, the model has had successful tests to support its structure via mediation of autonomy to behavior using passive designs. As the authors point out, the critical next step will be to establish its utility in behavior change — a feature within its title — and overcome the applications of early models, like the theory of planned behavior, that failed to gain traction with experimental tests. Ryan E. Rhodes Behavioural Medicine Laboratory Faculty of Education University of Victoria, Victoria British Columbia, Canada R.E. Rhodes is supported by a Canadian Cancer Society Senior Scientist Award and through funds from the Social Sciences and Humanities Research Council of Canada, The Canadian Cancer Society, and the Canadian Institutes for Health Research.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,008
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,481
Tête enseignante GPT0,508
Écart entre enseignants0,027 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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