Relational effects on physical activity: A dyadic approach to the theory of planned behavior.
Notice bibliographique
Résumé
(see record 2016-36139-020). In the article, NIAAA Grant 5T32-AA07290 provided funding support for manuscript preparation but was omitted from the author note.] Objective: Despite growing appreciation of how close relationships affect health outcomes, there remains a need to explicate the influence romantic partners have on health behavior. In this paper, we demonstrate how an established model of behavior change-the theory of planned behavior (TPB)- can be extended from an individual level to a dyadic (couple) model to test the influence that relationship partners have on a key determinant of health behavior-behavioral intentions. METHODS: Two hundred romantic couples (400 individuals) completed TPB measures regarding physical activity for themselves and their romantic partner as well as a measure of relationship quality. RESULTS: Above and beyond the individual-level TPB predictors of behavioral intentions (i.e., attitudes, subjective norms, and perceived behavioral control), the romantic partner's perceived behavioral control (PBC) regarding physical activity predicted each individual's behavioral intentions and moderated the influence of each individual's PBC on his or her own behavioral intentions. Additionally, the romantic partner's perceptions of each individual's TPB measures predicted each individual's behavioral intentions to be physically active. Quality of the relationship also moderated some partner influences on individuals' intentions. CONCLUSIONS: This paper provides a roadmap for integrating a dyadic framework into individual-level models of behavior change. The findings suggest that data from both partners and relationship quality are important to consider when trying to understand and change health-related behavior such as physical activity. The results broaden the potential applications of the TPB as well as our understanding of how romantic partners might influence important health-related practices. (PsycInfo Database Record (c) 2020 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».