Notice bibliographique
Résumé
Exercise adherence remains a problem. Drawing from Lewin's iconic formula about understanding human behavior, examination of both personal and environmental factors appear warranted as we try to identify factors to help us to 'keep on truckin'. On the personal side, autonomous regulation of physical activity has been positively associated with the frequency of being active (Teixeira et al., 2012). In terms of environment, it has been reported that perceived competence or success determines subsequent motivation, and that success is more motivating than failure (Losier & Vallerand, 1994). However, there is limited research examining the interaction of individual motivation and performance outcome on one's intention to return to the popular activity of running. The purpose of this study was to examine how an individual's motivation and satisfaction with a race-day outcome were related to the intention to return to running. Individuals (n=60, Mage= 43.8) participating in a community fun run completed the BREQ (Wilson et al., 2006) to assess autonomous motivation one week before the race, then completed post-race, the individual performance subscale adapted from the ASQ (Reimer & Chelladurai, 1998) to assess race outcome satisfaction and an intention to return to running measure. Results from the hierarchical regression revealed that runners with higher autonomous motivation reported a greater intention to return to running regardless of satisfaction with race-day outcome. These initial findings indicate that personal factors such as autonomous regulation may have more impact on future intention to run than environmental factors such as satisfaction with a race-day outcome.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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 ».