Analyzing Exercise Behaviors during the College Years: Results from Latent Growth Curve Analysis
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: The objective of this study is to analyze changes in the predictors of physical activity behavior among college students. The Theory of Planned Behavior served as its theoretical framework. METHODS: Among an initial sample of 417 college students, 195 participants completed a validated questionnaire measuring attitudes, subjective norms, perceived control, intentions and self-reported physical activity, at the beginning and end of each of 3 college semesters. Latent growth curve modeling analyses were conducted to examine the relationships between the trajectories of changes in PA, intentions, attitudes, subjective norms, and perceived control. RESULTS: Good fit indices supported the validity of the proposed longitudinal model (CFI > .97, RMSEA < .05). Changes in perceived control (γ = 0.57) were significantly linked with changes in intentions (p < .05). Perceived control (γ = 0.28) and intention growth (γ = 0.36) predicted behavior changes (p < .05). No gender differences were observed on attitudes, subjective norms and perceived control (p > .10). However, girls tend to have higher growth parameters on intentions and physical activity (p < .05). In summary, intentions and physical activity has significantly increased over 3 college semesters (growth parameters significant at p < .05). CONCLUSIONS: This study demonstrated that attitudes and perceived control are key determinants regarding the intentions of being active. On a longer term perspective, future physical activity interventions should focus on the enhancement of students' perceived control. Such educational context should help in promoting the adoption of an active lifestyle during college.
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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 | 0,006 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».