Women's exercise motivation as a predictor of positive affect: Preliminary findings from an experience sampling study
Notice bibliographique
Résumé
Women can accrue unique benefits in mental and physical health with regular engagement in physical activity. Indeed, the accumulation of positive affective experiences with repeated exercise sessions can lead to greater well-being and to sustaining an active lifestyle over time. However, the short- and long-term relationships between exercise and indicators of well-being (i.e., positive affect) are particularly complex, prompting the need to better understand the role of motivation in predicting these associations. Using self-determination theory (SDT), the purpose of this experience sampling study was to (a) examine acute changes in positive affect from pre- to post- to three hours-post exercise over a two-week period and (b) to explore the influence of situational motivation on these changes in affect. Preliminary regression results with a subsample of 30 active women with multiple life roles (mean age = 42.73) showed that, respectively, situational identified and introjected regulations predicted consistent increases in positive affect with exercise (ps < .05). In addition, data collected over the 14-day period revealed a significant decrease in positive affect three-hours post exercise (p < .05) that was not predicted by pre-exercise situational motivational regulations. The applicability of these findings, in terms of designing exercise-based wellness interventions for women that borrow from the principles of self-determination theory, is examined. The utility of daily experience sampling protocols for this type of research is also discussed.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».