Move more or sit less? Comparing physical activity and sedentary behaviour messages among sedentary adults
Notice bibliographique
Résumé
Sedentary behaviour and physical inactivity are major health concerns, but research comparing messages that promote either a reduction in sedentary behaviour or an increase in physical activity is limited, especially those that also examine changes in their related cognitions. The purpose of this study was to test the impact of a sedentary behaviour reduction message versus a physical activity promotion message on behaviour-specific cognitions (e.g., self-efficacy and intentions). Participants (N = 64) were randomly shown either a sedentary behaviour (n = 31) or physical activity message (n = 33), and then reported their intentions and task self-efficacy for each behaviour. Effect size calculations (Cohen's d and partial eta square) were conducted to examine changes in sedentary behaviour and physical activity intentions from pre- to post-message exposure and post-message differences on sedentary behaviour and physical activity task self-efficacy. Regarding intentions, participants who read either message increased their physical activity and sedentary behaviour intentions (Cohen's d = .54 and .66, respectively); however, this change occurred irrespective of the message they read (partial eta square = .01 and .03, respectively). No post-message differences were found between message groups on physical activity task self-efficacy (Cohen's d = .13) and sedentary behaviour task self-efficacy (Cohen's d = .08). We observed that both sedentary behaviour and physical activity messages can influence intentions related to sedentary behaviour and physical activity. Thus, cognitions related to sedentary behaviour and physical activity do not appear to change only in response to a behaviour-specific message. More research is needed to examine the most effective strategies to independently target behaviour-specific cognitions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».