Predicting Transport‐Related Walking in Chinese Employees by Integrating Worksite Neighbourhood Walkability and Social Cognition
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As an accessible and inexpensive activity in daily life for employees, transport-related walking is a promising focus of physical activity initiatives. The purpose of this study was to integrate worksite neighbourhood walkability with the theory of planned behaviour (TPB) to predict transport-related walking in Chinese employees using a longitudinal design. METHODS: = 33.26 years; SD = 7.18) reported their social cognition and worksite neighbourhood environment perceptions at the baseline. Self-reported transport-related walking was measured at two time points, 1 month apart. RESULTS: Path analyses revealed that intention had a direct effect on walking, while attitudes, subjective norm, and perceived behavioural control had indirect effects on walking via intention. Past behaviour had a significant effect on walking, attenuating the intention-behaviour effect substantially. However, there was no indirect effect from perceived worksite neighbourhood walkability on walking through the TPB constructs. Furthermore, perceived neighbourhood walkability did not moderate the intention-walking relationship. CONCLUSIONS: Perceived worksite neighbourhood walkability had limited effects on transport-related walking, which seems to be a motivated and habitual behaviour. Habit-based interventions may be a priority over social cognitive and environmental change interventions, and future experimental studies are needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».