Getting active in the office: Using descriptive norm messages to decrease sedentary behaviour and increase light physical activity at work
Notice bibliographique
Résumé
The sedentary nature of an office workplace is an increasing health concern (Marshall & Ramirez, 2011). One avenue through which sedentary behaviour may be decreased and beneficial light activity increased is through the use of information conveyed in social norms. Previous theory-driven research in the activity area (e.g., Priebe & Spink, 2012, 2014) has demonstrated that perceptions about others’ behaviour (i.e., descriptive norms; Cialdini, Reno, & Kallgren, 1990) can influence individual physical activity. However, it is unclear if descriptive norms can be used to impact specific light physical activities that could break up sedentary time. The main purpose was to examine whether descriptive norm messages would impact both sedentary behaviour and light activity within an office setting. Given that the effects of personal (e.g., values) and contextual (e.g., physical location) characteristics of the norm reference group could influence the effectiveness of the messages, a secondary purpose was to examine the effects of descriptive norm messages that varied in reference group characteristics (similar vs. dissimilar) on behaviour. Office workers received different email messages with descriptive norm information about their co-workers’ behaviour in the office. A repeated measures MANOVA revealed a main effect for time, F(4, 89) = 10.30, p < .001, ηp2 = .316. Those who received descriptive norm messages about co-workers’ lower sedentary behaviour and greater stair use and walking decreased their own sitting time while increasing stair use and walking, respectively, p’s < .05. In terms of the secondary purpose, results revealed no differences between participants receiving information about groups that varied in similarity (i.e., same or different values and office location), p’s > .10. These results provide experimental evidence that descriptive norm messages may serve as a source of social influence associated with decreasing sedentary and increasing light physical activity within an office setting.Acknowledgments: 1st author funded by SSHRC Vanier Graduate Scholarship
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».