Notice bibliographique
Résumé
Objective: Cognitive errors (CEs) reflect individuals' biased evaluations of context-relevant information. In the exercise domain, a valid form of exercise CE assessment is needed. The Exercise-related Cognitive Errors Questionnaire (E-CEQ) was developed to determine to what extent adults make cognitive errors regarding exercise decisions. The purpose of this study was to develop and provide initial validity evidence for the E-CEQ. Design: The current study used an online self-report survey. Method: First, 24 initial vignettes representing 6 types of CEs were created. Evidence of content validity is discussed. Second, data from 364 adults was gathered to examine the E-CEQ's factor structure. Third, aspects of criterion-related validity were examined (e.g., the E-CEQ's utility in predicting physical activity and adherence cognitions). Results: Content validity was demonstrated. A 9-item, 1-factor (a = .86) model was retained as the final E-CEQ factor structure and had excellent psychometric properties (?2=34.61, df=27, p>.05; RMSEA=.028; CFI=.990; TLI=.987). Regarding predictive utility, individuals expressing higher levels of CEs exercised less and reported problematic cognitions (e.g., more struggle with exercise decisions, lower self-regulatory efficacy). Conclusions: These results link CEs to weaker social cognitions and inconsistent adherence perceptions, a novel form of bias related to limited exercise engagement. The steps taken to examine different forms of validity helped provide a platform from which to continue (a) to study biases linked to cognitive errors and (b) the E-CEQ validation process through ongoing investigation.Acknowledgments: Social Sciences and Humanities Research Council of Canada (SSHRC) doctoral fellowship and from Canada Research Chair training funds.
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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 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».