Effects of the quality of implementation intentions for physical activity on achieving weight loss
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of the current study is to investigate the effects of implementation intentions (IIs) for physical activity on weight loss in an overweight/obese population (BMI range of 28 to 45 kg/m2, waist circumference?=?88 for women, = 102 for men) partaking in the McGill CHIP Healthy Weight Program, a lifestyle behaviour change program. We hypothesize that higher specificity of the IIs (i.e., degree of II detail) leads to greater weight loss. Furthermore, we will explore whether plans for unstructured physical activity will be more or less effective for weight loss than plans for structured physical activity. Specifically, structured plans require setting time aside specifically for the planned activity, whereas unstructured plans are plans where the physical activity done in conjunction within another daily activity. A total of 454 IIs from 35 participants who have completed at least 12 weeks of the program will be coded and analyzed. The study is in the coding phase, which is done by two separate coders who rate each II for degree of specificity and whether it refers to a structured or unstructured plan. The analyses will commence following the completion of the coding.Acknowledgments: I wish to express my sincere gratitude to Dr. Bärbel Knäuper for giving me the incredible opportunity to pursue this project, and for her constant support and encouragement. I also wish to thank Elena Ivanova and Zhen Xu for their continuous guidance and generosity.
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 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 | 0,007 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».