Understanding the effects of message framing on physical activity action planning: A preliminary look at the role of risk perception as a moderator
Notice bibliographique
Résumé
Action planning (AP) is a strategy for increasing physical activity. Persuasive messages could be useful in promoting AP and optimally framed messages could maximize effectiveness. Research suggests that message framing (i.e., presenting messages either in terms of benefits or costs associated with the behaviour), may be only minimally effective in promoting AP. However, researchers have overlooked the possible moderating role of individuals' risk perceptions regarding AP. The purpose of this study was to examine risk perception as a moderator of the effect of framed messages on AP. Preliminary data were gathered online from 88 inactive adults who read either a gain- or loss-framed AP message. Data were collected regarding perceived risks of AP (pre-message) and AP (post-message). Logistic regression analyses were conducted to examine perceived risk of AP as a moderator of framed messaging effects on AP. A medium to large interaction effect between the message frame and risk perception (emotional risk) approached significance [OR = 3.442, 95% confidence intervals (CI): 0.927, 12.778]. Post hoc analyses indicated that individuals with greater emotional risk perceptions (e.g., worried they could not stick to their plan) were 1.95 (95% CI: 0.718, 5.294] times more likely to AP when presented a gain-framed message. Individuals presented with the loss-framed message decreased their likelihood of AP when their emotional risk increased [OR = 0.563, 95% CI: 0.238, 1.331]. This study provides preliminary evidence that perceived risk may moderate the effect of framed messages on AP. Data are being collected from a larger sample to further explore this hypothesis.
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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 | 0,015 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».