A classification of motivation and behavior change techniques used in self-determination theory-based interventions in health contexts.
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
While evidence suggests that interventions based on self-determination theory have efficacy in \nmotivating adoption and maintenance of health-related behaviors, and in promoting adaptive \npsychological outcomes, the motivational techniques that comprise the content of these \ninterventions have not been comprehensively identified or described. The aim of the present \nstudy was to develop a classification system of the techniques that comprise self-determination \ntheory interventions, with satisfaction of psychological needs as an organizing principle. \nCandidate techniques were identified through a comprehensive review of self-determination \ntheory interventions and nomination by experts. The study team developed a preliminary list of \ncandidate techniques accompanied by labels, definitions, and function descriptions of each. \nEach technique was aligned with the most closely-related psychological need satisfaction \nconstruct (autonomy, competence, or relatedness). Using an iterative expert consensus \nprocedure, participating experts (N=18) judged each technique on the preliminary list for \nredundancy, essentiality, uniqueness, and the proposed link between the technique and basic \npsychological need. The procedure produced a final classification of 21 motivation and \nbehavior change techniques (MBCTs). Redundancies between final MBCTs against techniques \nfrom existing behavior change technique taxonomies were also checked. The classification \nsystem is the first formal attempt to systematize self-determination theory intervention \ntechniques. The classification is expected to enhance consistency in descriptions of selfdetermination theory-based interventions in health contexts, and assist in facilitating synthesis \nof evidence on interventions based on the theory. The classification is also expected to guide \nfuture efforts to identify, describe, and classify the techniques that comprise self-determination \ntheory-based interventions in multiple domains.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle