Does daily measured physical activity predict weekly self-reported physical activity? An application of the peak-end rule and serial position effect
Notice bibliographique
Résumé
In spite of well-documented benefits of physical activity (PA), most breast cancer survivors engage in low levels of PA when measured objectively, yet self-report higher PA levels. Understanding the accelerometer-assessed PA patterns that inform self-report assessments may have theoretical and practical implications. For example, is it PA on different days or an average of PA generally over a week that best predicts women's self-report PA? The purpose of this study was to explore the associations between objectively assessed and self-report PA using the tenants of memory (serial position effect) and perceived experience (modified peak-end rule). Breast cancer survivors (N=196) wore an accelerometer for seven days and self-reported their PA at the end of the week. Hierarchical linear regressions were used to explore the independent influence of objective PA at each intensity during days one (beginning), four (middle), and seven (end) and the average across the seven days on self-report PA at different intensities, while controlling for age, stage of breast cancer, and body mass index. In line with the peak-end rule and the serial position effect, objective moderate PA on all days significantly explained 23% of the variance in self-reported moderate PA with the end day being the strongest predictor. Mild (R2=.03) and vigorous (R2=.04) intensities did not demonstrate significant effects for the objective PA days. Average levels of moderate PA across the week also predicted slightly lower variance in self-report scores (R2=.22). Future research is needed in order to understand how PA levels, intensity, and sequence may predict self-report PA.Acknowledgments: The original research study is supported by the Canadian Institutes of Health Research
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».