Exploring personality and physical environment as predictors of exercise action control
Notice bibliographique
Résumé
The intention–behavior relationship is well established in physical activity (PA) research, yet the intention-behaviour discrepancy is still high. A meta-analysis has revealed extraversion, neuroticism and conscientiousness to be correlates of PA. Another review has identified physical environmental factors such as convenience and location to correlate with PA. The purpose of this study was to explore constructs that are not as mutable as social-cognitive variables which could PA behaviour, notably personality facets and the physical environment. Participants were a random sample of 263 undergraduate students who completed predictor measures at baseline, followed by exercise behaviour after two weeks. Participants were categorized under action-control definitions, which identifies intentions and success possibilities. The categories included: (1) non-intenders (n=31), (2) unsuccessful intenders (n=78), and (3) successful intenders (n=107). It was found that scores on personality facets and aesthetics significantly differed between the action control groups F(4,213)=5.9, (p<0.001). Pairwise comparisons with LSD corrections revealed that activity scores significantly differed when successful intenders were compared with both non-intenders (p<0.001) and unsuccessful intenders (p<0.05). Proximity of exercise facility was significantly different between non-intenders and successful intenders (p < 0.001) and aesthetic scores significantly differed between successful intenders and unsuccessful intenders (p < 0.001). Although personality traits are stable, the significant results on the physical environment constructs suggests that they could be an additional drive for intention. Proximal distance provides convenience or visual cue of exercise facility, which can promote PA. In addition, a welcoming environment with pleasant aesthetics could make PA more appealing to unsuccessful intenders.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».