Evaluating pregnant women's action plans for exercise: Content, compliance rates, and resultant exercise patterns
Notice bibliographique
Résumé
Despite the benefits associated with exercise during pregnancy, many pregnant women are inactive, highlighting the need for effective interventions for this population. This study explores the content of pregnant women's action plans for exercise, their resultant exercise patterns, and the correspondence between their action plans and objectively-measured follow-up behaviour. Participants (M age = 30.68, SD = 4.51; M weeks pregnant = 21.81, SD = 5.60) were 31 previously inactive pregnant women who formulated action plans (i.e., what, when, where and with whom they intended to exercise) as part of a larger intervention based on the Health Action Process Approach (Schwarzer, 2003). Week-long follow-up exercise was assessed via accelerometer, and data were used to determine the number of bouts of moderate-to-vigorous exercise lasting 30 or more minutes and when (day and time) each bout occurred. Participants engaged in an average of 4.39 bouts (SD = 1.33) with 35% of bouts occurring after 6pm. Fifty-eight percent of action plans directly translated into observed bouts (same day and time) while an additional 26% of plans led to exercise on the same day but at a different time. Furthermore, participants who successfully achieved 3 or more plans engaged in more bouts than those who achieved fewer than 3 plans (p < .05, ?2 = .12). The usefulness of action planning as a strategy for increasing exercise among pregnant women will be discussed.
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 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 | 0,008 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».