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Enregistrement W2949193924

Do exercise identity and social cognitions predict who meets Canadian exercise guidelines

2012· article· en· W2949193924 sur OpenAlexaffabout
Mélanie G. M. Perras, Lawrence R. Brawley, Shaelyn M. Strachan, Kevin S. Spink

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of SaskatchewanUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentity (music)PsychologySocial cognitive theoryCognitionSocial identity theoryLogistic regressionSocial psychologyClinical psychologyMedicineSocial groupPsychiatry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Individuals with stronger exercise identity (EXID) report more exercise and greater strength of self-regulatory cognitions like self-efficacy than low-identity counterparts (Strachan et al., 2009). While EXID is strongly related to moderate-to-vigorous exercise (mod+) volume, it is unknown whether EXID and self-regulatory cognitions discriminate individuals who meet/do not meet Canadian guidelines (i.e., 150 minutes/week mod+ exercise; CSEP, 2011). We examined 233 university students active at different levels. Their EXID, self-regulatory efficacy, perseverance, strategies to stay active and strength of use were assessed. A logistic regression was performed. The full model was significant, ?2 (5, N = 233) = 48.92, p < .001, and discriminated participants who met/did not meet guidelines. The model explained 25.7% (Nagelkerke R square) of the variance and correctly classified 73.4% of cases. All predictors except the number of strategies contributed significantly with EXID being the strongest. Results support complementary use of identity and social cognitive theory and suggest that individuals with stronger levels of EXID and self-regulatory cognitions are at a motivational advantage for being active at the recommended guideline level.Acknowledgments: Support from the Social Sciences and Humanities Research Council (SSHRC) is gratefully acknowledged.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,512
Score d'incertitude au seuil0,969

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,163
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,288 · 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
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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