The role of habit in different phases of exercise
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The primary purpose of this study was to investigate how habit strength in a preparatory and performance phase predicts exercise while accounting for intention. The secondary purpose was to determine the strength of potential habit antecedents (affective judgement, perceived behavioural control, consistency, and cues) in both exercise phases. DESIGN: This was a prospective study with measures collected at baseline and week 6. METHODS: Participants (n = 181) were a sample of adults (18-65) recruited across nine gyms and recreation centres who completed baseline and follow-up questionnaires after 6 weeks. RESULTS: Intention (β = .28, p = .00) and habit preparation (β = .20, p = .03), predicted exercise, and change of exercise with coefficients of β = .25, (p = .00) and β = .18, (p = .04), respectively, across 6 weeks but not habit performance (p>.05). CONCLUSIONS: This study highlighted the distinction between the two phases of exercise and the importance of preparatory habit in predicting behaviour. Focusing on a consistent preparatory routine could be helpful in establishing an exercise habit. Statement of contribution What is already known on this subject? A recent meta-analysis found habit to correlate r = .43 with behaviour (Gardner, de Bruijn, & Lally, ). Verplanken and Melkevik () propose that habit in exercise should be measured in separate components. Phillips and Gardner () interpreted this as habitual instigation (thought) to exercise and execution. What does this study add? Extended pervious work and identified two distinct behavioural phases (preparation and performance) for exercise. Habit model revealed that temporal consistency was the strongest predictor in both phases of exercise. Intention and habit of preparatory behaviour predicted exercise fluctuations in gym members.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».