Understanding action control of daily walking behavior among dog owners: a community survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Walking among dog owners may be a means to achieve health benefits, yet almost half of owners (approximately 30% of households) are not regularly walking their dogs. Current research on the correlates of dog walking has generally considered intention as the primary determinant of behavior, yet the intention-behavior relationship is modest. The purpose of this paper was to apply a framework designed to evaluate the intention-behavior gap, known as multi-process action control (M-PAC), to understand daily walking among dog owners. METHOD: A community sample of adult dog owners (N = 227) in Victoria, Canada completed M-PAC measures of motivational (dog and human outcome expectations, affective judgments, perceived capability and opportunity), regulatory (planning), and reflexive (automaticity, identity) processes as well as intention to walk and behavior. RESULTS: Three intention-behavior profiles emerged: a) non-intenders who were not active (26%; n = 59), b) unsuccessful intenders who failed to enact their positive intentions (33%; n = 75), and c) successful intenders who were active (40%; n = 91). Congruent with M-PAC, a discriminant function analysis showed that affective judgements (r = 0.33), automaticity (r = 0.38), and planning (r = 0.33) distinguished between all three intention-behavior profiles, while identity (r = 0.22) and dog breed size (r = 0.28) differentiated between successful and unsuccessful intenders. CONCLUSIONS: The majority of dog owners have positive intentions to walk, yet almost half fail to meet these intentions. Interventions focused on affective judgments (e.g., more enjoyable places to walk), behavioral regulation (e.g., setting a concrete plan), habit (e.g., making routines and cues) and identity formation (e.g., affirmations of commitment) may help overcome difficulties with translating these intentions into action, thus increasing overall levels of walking.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».