A tale of two models: Changes in psychological need satisfaction and physical activity over 3 years.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: (a) Examine longitudinal measurement invariance of scores from psychological need satisfaction (PNS) scales, and (b) examine if changes in PNS were associated with change in moderate-to-vigorous physical activity (MVPA). METHOD: Adolescents (N = 842, Mage = 10.8, SD = .6) enrolled in the Monitoring Activities of Teenagers to Comprehend their Habits (MATCH) study completed measures of PNS and MVPA every 4 months over a 3-year period (2011-14) for a total of 9 times. RESULTS: PNS scores demonstrated strong longitudinal measurement invariance (i.e., invariant factor loadings and intercepts). Latent growth curve modeling indicated that a factor representing perceptions of all 3 PNS variables was positively associated with MVPA at Time 1 (β = .562, p < .05), and that increases in the common PNS factor were associated with increases in MVPA (β = .545, p < .05) with a large effect size (Rinitial MVPA2 = .316; Rchange in MVPA2 = .301). In an alternative model, MVPA at Time 1 was associated with perceived common PNS at Time 1 (β = .602, p < .001), and increases in MVPA were associated with increases in common PNS (β = .667, p < .001) with a large effect size (Rinitial PNS2 = .363 of the Rchange in PNS2 = .426). CONCLUSIONS: Longitudinal measurement invariance was supported, and therefore PNS scores could be used to study change over time. Further, 2 equally well fitting models were found suggesting that change in PNS can be both an antecedent and an outcome of MVPA. As such, both PNS and MVPA could be targeted in interventions aimed at increasing need satisfaction or MVPA.
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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 | 0,014 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 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 ».