You talkin' to me: Effects of descriptive norms on muscular endurance as moderated by exercise identity
Notice bibliographique
Résumé
Descriptive norms (DN; perception of what is commonly done) have been associated with activity (Crozier & Spink, 2017; Priebe & Spink, 2015), with most studies using focus theory of normative conduct (Cialdini et al., 1990) as their theoretical underpinning. One of its main postulates states that individuals are more likely to act on descriptive norm information when it is salient to them. The purpose was to examine the impact of descriptive norms on muscular endurance in a exercise where salience for the exercise behaviour differed (high exercise identity (HEXID)/low exercise identity (LEXID)). It was hypothesized that only HEXID individuals who received a descriptive norm would hold their longer than those who did not receive a message. Undergraduate students were randomly assigned to one of two conditions: descriptive norm (DN, n=31) and control (C, n=32), and then asked to perform two planks to maximum exertion separated by a 3-min rest. After completing the first, DN participants received a norm-specific message that 80% of university students held their second 20% longer than their first plank while C participants received no message. Exercise identity also was assessed. A mean split of the exercise identity item was used to create the HEXID and LEXID groups. ANCOVA results (controlling for time 1 plank) revealed a significant condition/identity group interaction (p=.039). Supporting the hypothesis, significant differences between conditions only emerged for HEXID individuals with those receiving the message holding their second longer (M=98.5 sec) than those not receiving the message (M=80.4 sec).
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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 | 0,002 | 0,010 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».