Social norms and physical activity: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Social norms are unwritten rules about how to behave in a particular group or culture, and have been shown to impact behaviour change in many domains (Draper et al., 2015). However, there are equivocal findings regarding the influence of social norms in the context of physical activity (PA), which may be attributed to inconsistencies in the definition and measurement of social norms (Ball et al., 2010). The present scoping review analyzed the literature examining relationships between social norms and PA to specifically investigate how researchers have defined and measured social norms and how social norm-based interventions have been conducted. Articles were retrieved based on keyword searches of five electronic databases and manual searches of 14 relevant journals. A total of 129 articles meeting the inclusion criteria were reviewed. The majority of articles (n = 119) measured subjective norms within the theory of planned behaviour (TPB) and revealed inconclusive results regarding the ability of subjective norms to predict PA intentions and behaviours. The TPB specific results also illustrated several factors that should be considered when examining the role of subjective norms in the context of PA behaviours, which included measurement issues, potential covariates of subjective norms, and moderators of the subjective norm-intention relationship. Among studies not grounded within the TPB (n = 10), three studies measured, and seven manipulated, other forms of social norms (e.g., descriptive norms) and found promising results in facilitating PA. Researchers may use the current findings to target appropriate populations for interventions, refine measurement, and incorporate relevant types of norms.
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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 | 0,018 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».