MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2775184322 · doi:10.1080/24704067.2017.1411166

Examining an Effective Communication Message to Promote Participation in Sports Activity: Applying the Extended Parallel Process Model

2017· article· en· W2775184322 sur OpenAlexaff
Lira Yun, Tanya R. Berry

Notice bibliographique

RevueJournal of Global Sport Management · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPerceptionSocial psychologyAffect (linguistics)Process (computing)Computer scienceCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study examined how a message based on the extended parallel process model can affect individuals’ attitudes and intention to participate in sports activity. A two by two between-subject experiment was conducted among 152 participants who were randomly assigned to one of the four different messages. Individuals’ threat perception was found to increase attitudes and intentions toward sports activity when they also had a high level of efficacy perception to participate in sports activity, supporting the hypothesis. Furthermore, for those with a high level of efficacy, the protective motivation mediated a positive relationship between perceived threat and attitudes, whereas for those with a low level of efficacy, the defensive motivation mediated the negative relationship between perceived threat and attitudes. Neither of the proposed mediators predicted the relationship between perceived threat and intentions. The present study suggests that a theory-based message can help increase campaign effects to promote sports.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,803
Score d'incertitude au seuil0,393

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,369 · 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Global Sport ManagementMême sujetBehavioral Health and InterventionsTravaux en français237 207