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Enregistrement W2747559424 · doi:10.1177/174183051501300208

Assessing the impact of Motivational-Interviewing via Co-active Life Coaching on engagement in physical activity

2015· article· en· W2747559424 sur OpenAlexafffund
Don Morrow

Notice bibliographique

RevueInternational journal of evidence based coaching and mentoring · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesGoddard Space Flight CenterUniversity of Waterloo
Mots-clésCoachingMotivational interviewingPsychologyInterviewPhysical activityApplied psychologyMedicineSociologyPsychotherapistPhysical therapyPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this 12-week pre-post design study was to assess the impact of Motivational Interviewing via Co-Active Life Coaching (MI-via-CALC) on engagement in physical activity for 25 women between the ages of 30 and 55 years. Data on task self-efficacy, barrier-specific self-efficacy, self-esteem, physical activity (PA), body mass index (BMI), and waist-to-tip ratio and circumference were collected. Results indicated some positive, but not significant differences in barrier-specific self-efficacy, which were detected between pre- and post- intervention, and statistically significant differences in self-esteem between pre- and post-intervention were found. No statistically significant differences were found in participants’ task self-efficacy scores and PA scores. Statistically significant decreases were detected for BMI, and waist-to-hip ratios and circumference. MI-via-CALC is an encouraging approach for women who are seeking a more physically active lifestyle, and additional research with a larger sample size is recommended.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,359
Score d'incertitude au seuil0,314

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,341
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,161 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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