Coping self-efficacy mediates the influence of generalized control beliefs on physical activity behavior and intentions to be active: A population based sample
Notice bibliographique
Résumé
Generalized beliefs about one’s control are thought to affect behaviors and behavioral intentions (BI). We sought to examine how a sense of mastery and constraints contribute to a specific control belief, exercise self-efficacy (SE), as well as BI and physical activity (PA) behavior in the Alberta population. We thought SE would partially mediate the effect of mastery and constraints on exercise and BI, with constraints showing a direct influence on PA. A random digit dialing survey of 1210 Albertans was conducted in Calgary, Edmonton and elsewhere. Participants were asked about control beliefs (mastery and constraints) and SE for coping with barriers to PA as well as their PA behavior and their BI to engage in PA. Structural equation modeling was used to examine the role of mastery and constraints on SE and BI and then on behavior. Mastery was positively related to SE and those reporting higher constraints were less confident in the ability to cope with the demands of exercise. Coping SE fully mediated the relationship between mastery and constraints and behavior, as well as BI. Standardized direct effects between SE and PA behavior and BI were .47 and .21, respectively. General beliefs people hold about the extent to which they can control their lives influences specific beliefs, such as coping self-efficacy. Perceiving broader barriers in one’s life lead to less confidence in one’s ability to cope with the demands of regular PA, and consequently less PA. Broader beliefs about one’s control may serve as a target to influence behavioral specific control beliefs such as coping SE for exercise, in future interventions to improve SE.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».