Is sedentary behaviour a health risk? Laypersons perceive both costs and benefits in their sedentary activity
Notice bibliographique
Résumé
There is now strong evidence of a relationship between sedentary behaviour (SB) and deleterious health outcomes, including mortality (Katzmarzyk & Lee, 2012) and cancer (Lynch, 2010). Such findings have been cause for concern, and intervention is an increasingly popular topic. However, social-cognitive theory suggests that behaviour change is not as simple as saying “stop!” – it requires both self-regulatory abilities (the “how”) and motivation (the “why”). Past work (Gierc & Brawley, 2014) indicates that laypersons define SB differently than researchers, and that perceptions of SB vary by context/activity (e.g., socialising over video games versus coffee). If health interventionists make SB risk statements, (1) will these reflect individuals’ own view of risks, and (2) will these risks motivate behaviour change? The current study examined individuals’ perceived risks and benefits of SB engagement. 152 participants completed an online mixed-methods survey on SB activities and risk/benefit perceptions. Qualitative data was inductively analysed, and response frequencies calculated. Participants identified many characteristically-sedentary activities, with more respondents focussing on leisure (e.g., watching television, 80.9%) than work (office jobs, 34.2%) and transportation (25.7%). Risk/benefit analysis revealed nine major benefits of SB, including rest/relaxation (51.3%) and positive moods (13.8%). Eleven major risks were identified, including reduced fitness (40.1%) and negative emotions (15.1%). Results carry three implications. First, while individuals can identify many different types of SB, responses were primarily directed toward leisure-time pursuits versus other life domains (e.g., work). Second, the perceived risks of SB in this layperson sample (e.g., fitness, stress) differ from conditions commonly identified by health research investigators (e.g., cardiometabolic disorders). Third, individuals also associate SB with positive mental and physical outcomes. Findings highlight the need for sedentary psychology research, such as determination of whether the pursuit of favourable proximal SB outcomes will interfere with intervention efforts that target distal physical health risks.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».