Examining the link between framed physical activity messages and behaviour : an application of the communication behaviour change model
Notice bibliographique
Résumé
Physical inactivity is a national issue affecting more than half of all Canadian adults (Colley et al., 2011).Health messaging, including message framing, has been a popular medium for encouraging individuals to adopt recommended health behaviours such as physical activity.Previous research has demonstrated that gain-framed messages, which emphasize the benefits of a behaviour, are more effective at promoting physical activity (PA) than loss-framed messages which emphasize the costs.However, the mechanism through which this facilitating effect occurs is unclear.The current study examined the effects of message framing on attention, attitudes, recall, decision to be active and behaviour as well as the mediating effects of these variables on the framebehaviour relationship in accordance with the communication behaviour change (CBC) model (McGuire, 1989).Sixty moderately active women, aged 18-35 viewed 20 gain-or loss-framed ads and 5 control ads while their eye movements were recorded via eye tracking.Attitudes towards PA, message recall, decision to become active and PA behaviour during an acute bout of exercise were measured immediately following ad exposure.Self-reported PA was measured one week later.Univariate ANOVAs, ANCOVAs and logistic regressions were conducted to examine the effects of message framing on each level of the CBC model.The gain-framed ads attracted greater attention, ps<0.05,produced more positive attitudes, p = .06,were better recalled, p < .001,influenced decisions to be active, p = .07,and had an immediate and delayed impact on behaviour, ps < .05,compared to the loss-framed messages.However, mediation analyses failed to reveal any significant effects suggesting that alternate mechanisms may be influencing framing effects on behaviour.This study demonstrates the effects of framed iii messages on several novel outcomes; however the mechanisms underlying these effects remain unclear.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».