MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2512135938 · doi:10.1037/hea0000409

Implicit processes in health psychology: Diversity and promise.

2016· article· en· W2512135938 sur OpenAlexaff
Paschal Sheeran, Jos A. Bosch, Geert Crombez, Peter A. Hall, Jennifer L. Harris, Esther K. Papies, Reínout W. Wiers

Notice bibliographique

RevueHealth Psychology · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesJohn Templeton Foundation
Mots-clésPsycINFOPsychologyDiversity (politics)CognitionCognitive psychologyBehavior changeHealth psychologyPublic healthSocial psychologyApplied psychologyMEDLINEMedicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Implicit processes refer to cognitive, affective, and motivational processes that influence health decisions and behavior without the person intending that influence. This special issue aims to increase appreciation of the diverse and promising research on implicit processes in health psychology, and to promote discussion about how this research improves understanding of health behavior change and can be harnessed to meet public health mandates. The articles included in the special issue showcase this diversity and promise, and present not only new findings, but also new theories, new measures, and state-of-the- art summaries of progress. The research demonstrates the added value of considering implicit processes for understanding health behaviors, their interactions with explicit processes and neural mechanisms, as well as the benefits of targeting implicit processes in health behavior interventions. At the same time, however, the papers in this special issue also point to potential boundary conditions, the importance of good measures and appropriate tests of implicit processes, and the challenges involved in assessing implicit processes' causal role in determining health behaviors. (PsycINFO Database Record

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0010,009
Communication savante0,0110,017
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0060,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,157
Tête enseignante GPT0,506
Écart entre enseignants0,349 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations49
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHealth PsychologyMême sujetBehavioral Health and InterventionsTravaux en français237 207