Social norms and activity: Examining salience
Notice bibliographique
Résumé
Recent research examining social norms and activity behaviour has used the focus theory of normative conduct as its theoretical underpinning (Cialdini et al., 1990). While relationships have emerged (Priebe & Spink, 2011), one of the main postulates of the theory has yet to be tested - that norms will only influence behaviour when the norm is salient to the individual. This study aimed to examine the impact of norms on effort in an activity task where salience for activity differed (Kinesiology/non-Kinesiology students). Participants were assigned to one of two conditions: control (n=12) or normative (n=13), and then asked to perform two activity tasks (planks) to maximum exertion separated by a 3-minute rest. During the rest, participants in the normative condition were told, “80% of similar others believe that individuals should be able to hold their second plank 20% longer, and 80% of these people held their second plank 20% longer”; control received no message. A mixed-design ANCOVA (controlling for time-1 plank) revealed differences between conditions in time-2 plank hold (p < .001); however, this was qualified by a significant condition/group interaction (p = .04) where differences between conditions only emerged for the Kinesiology students (p < .001). The finding that normative messages elicit a larger behaviour change than when no message is presented is consistent with past activity research (Priebe et al., 2013). However, the fact that this effect only occurred for Kinesiology students suggests that messages might only be effective when the message is salient to the individual.
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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 | 0,004 | 0,024 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».