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Enregistrement W2943832631

Exploring the influence of simultaneous motives in organized adult sport and exercise contexts

2013· article· en· W2943832631 sur OpenAlexaff
James R. Vallerand, Bradley W. Young

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial psychologyContext (archaeology)PsychologyDeci-NormativePhysical activityMedicinePhysical therapyAutonomy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research on physical activity (PA) motivation commonly analyzes the content (Dwyer, 1992) and quality (Ryan & Deci, 2002) of singular reasons for involvement. However, possessing a greater number of personally important motives may also foster commitment (Kruglanski et al., 2013) to PA. This study explored the relationship between the number of personally important motives and measures of PA commitment and lapses, and whether such associations varied depending on whether people were enrolled in exercise/sport contexts. 246 (MAge = 47.20; range = 35-57yrs) self-identified sportspersons (n=105) and exercisers (n=141) completed online questionnaires for PA motives (EMI-2; Markland & Ingledew, 1997), commitment (Scanlan et al., 1993), lapses (Simkin & Gross, 1994), and recent PA (SQUASH; Wendel-Vos et al., 2003). Using EMI-2 responses, and applying within-context normative criteria to each individual, we determined distributions for the number of important motives held by sportspersons and exercisers. Hierarchical regressions examined if participants’ number of motives related to commitment levels, and odds of lapsing, with interactive terms used to determine if these relationships differed between sportspersons and exercisers. Number of motives (B= .27, p < .001) related to commitment (R2= .15, p < .001) equally in sport and exercise, and more strongly than participants’ average past activity involvement (B= .13, p = .009). In a separate regression, number of motives showed no association with lapses (p = .14). Results are discussed as they relate to the value focus tenet of multifinality theory (Kruglanski et al., 2013) and participatory reward structures (Wiltermuth & Gino, 2013).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,239 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2013
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