Improving attitudes towards breaks from sitting at home and at work: The role of structural and meta-cognitive attitude bases in the effectiveness of affective and cognitive messages
Notice bibliographique
Résumé
"Sitting is the new smoking". This phrase has been repeated in news articles, TED talks, and even journal articles in an effort to draw a comparison between the degree to which excessive sitting and smoking negatively impact health, and subsequently persuade people to reduce their sitting time. While evidence detailing the negative effects of sitting is increasing, research on how to persuade people to reduce sitting time is severely lacking. To address this gap, this study investigated whether a match or mismatch between message type (affective/cognitive) and structural and meta-cognitive attitude bases (AB; affective/cognitive) would yield greater change in attitudes towards breaks from sitting at home and at work. Participants' (n=291) overall attitudes towards breaks, and affective and cognitive structural and meta-cognitive AB were assessed before and after participants were randomly assigned to view the cognitive or affective message. Hierarchical regressions that included message type, AB (structural or meta-cognitive), and their interaction as predictors of overall attitudes (home and work) were conducted. Results revealed a relative matching effect for attitudes (home): among participants with affectively-based attitudes, those who saw a matching message showed greater attitude change than those who saw a mismatching message (p0.05). For attitudes (work), none of the predictors were significant (p>0.05). These patterns of results were equivalent for structural and meta-cognitive AB. In conclusion, this study partially supports relative matching effects and indicates that matching/mismatching effects may not be uniform across contexts.
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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 | 0,020 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».