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Enregistrement W2463258157 · doi:10.1093/her/cyw021

Psychosocial predictors of changes in adolescent girls’ physical activity and dietary behaviors over the course of the<i>Go Girls!</i>group-based mentoring program

2016· article· en· W2463258157 sur OpenAlexafffund
A. Justine Dowd, Michelle Y. Chen, Toni Schmader, Mary E. Jung, Bruno D. Zumbo, Mark R. Beauchamp

Notice bibliographique

RevueHealth Education Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMinistère de l’Éducation, Gouvernement de l’Ontario
Mots-clésPsychosocialPsychologyMultilevel modelDevelopmental psychologySelf-efficacyPhysical activityClinical psychologyPath analysis (statistics)Behavior changeHealth behaviorMedicineSocial psychologyEnvironmental healthPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Changes in social cognitions targeted within a group-based mentoring program for adolescent girls were examined as predictors of changes in physical activity (PA) and dietary behavior (in two separate models) over the course of the 7-week program. Data were collected from 310 participants who participated in the program. Multilevel path models were used to assess changes in psychosocial variables predicting changes in behavioral outcomes from pre- to post-program. Analyses revealed that 24.4 and 12.3% of the variance in increases in PA and dietary behavior, respectively, was explained by increases in affective and instrumental attitudes, self-regulatory efficacy (SRE), and intentions. Increases in intentions partially mediated the effects of increases in SRE and affective attitudes on increases in PA behavior. In relation to improvements in dietary behavior, increases in intentions and SRE directly predicted improvements in dietary behavior. These findings suggest potential psychological mechanisms through which a group-based mentoring program may lead to changes in adolescent girls' health-enhancing PA and dietary behaviors.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,459
Score d'incertitude au seuil0,486

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,193
Tête enseignante GPT0,560
Écart entre enseignants0,367 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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