Testing the physical activity self-definition model in the context of the ENCOURAGE trial
Notice bibliographique
Résumé
Physical activity (PA) self-views are related to PA (Strachan & Whaley, 2013); little is known about how PA self-views develop. The PA self-definition model (PASD) outlines correlates of PASD. In this model, PASD is associated with PA commitment and ability. PA commitment is influenced by perceptions of PA wanting which is influenced by PA enjoyment. Perceptions of PA trying impact perceived commitment and perceived ability. Cross-sectional support for this model exists among active samples. Presently, the model is assessed among a previously inactive sample to determine if changes in model variables over the course of a PA program lead to change in PASD. Participants were 64 insufficiently-active people between the ages of 30 and 65 who completed ENCOURAGE (a quasi-experimental PA demonstration project). Upon physician recommendation, participants participated in 5 kinesiologist visits over 16 weeks to increase PA. At both baseline and intervention-end (16 weeks), participants completed measures of PA enjoyment, perceived wanting, trying, commitment and ability related to PA and PASD. Path analysis revealed that the PASD model was not supported (chi square = 47.79; RMSEA = .183; p < .001; CFI = .784). The addition of paths from perceived wanting to PASD and from perceived ability to commitment led to a model with acceptable fit (chi square = 16.20; p < .013; RMSEA = .11; CFI = .95). The additional paths may be explained by the previously inactive status of the present sample. PASD model variables should be directly targeted in future interventions to maximize increases in PASD.
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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 | 0,081 | 0,124 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».