A longitudinal analysis of how daily life physical activity versus gym-related if-then plans predict weight loss
Notice bibliographique
Résumé
If-then plans are concrete action plans that specify, in an if-then format, where, when, and how one will act in order to achieve a specific goal-directed behaviour (Gollwitzer, 1993). This study examined whether making if-then plans to engage in daily life physical activities (DLPA) results in greater weight loss compared to gym-related physical activities (GRPA). We hypothesized that DLPA will result in greater weight loss than GRPA because DLPA are more feasible and achievable than GRPA. DLPA should thus be more likely to be carried out and contribute to weight loss. ata from a sample of overweight/obese participants (BMI range of 28 to 45 kg/m2) who partook in the 12-month McGill CHIP Healthy Weight Program were collected. The program was designed to teach participants to change various habits through lifestyle changes (e.g., taking the stairs, cycling to work, taking fitness classes). The number and specificity of DLPA and GRPA if-then plans, as well as participants' weight were assessed at every session, for a total of 22 sessions. Multi-level analyses examined the effect of the number and specificity of DLPA plans relative to those of GRPA plans in predicting changes in weight during the program.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».