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Enregistrement W2962478622

Examining the effects of gain-framed messages on the activation and elaboration of sport possible selves in middle aged adults

2013· article· en· W2962478622 sur OpenAlexaff
Alexander Lithopoulos, Scott Rathwell, Bradley W. Young

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensUniversity of OttawaQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeaning (existential)PsychologySocial psychologyTask (project management)Control (management)Developmental psychologyPsychotherapistComputer scienceArtificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mechanisms involved in the reception of gain-framed messages (Rothman & Salovey, 1997) are still relatively unknown (Gallagher & Updegraff, 2012). One mechanism that may influence how messages are received and translated into behaviour change is hoped-for possible selves (Markus & Nurius, 1986). This experiment examined the possibility that an online gain-framed message video that highlighted nine benefits of adult sport participation (Young & Medic, 2011) may elicit hoped-for possible selves regarding future sport behaviours. 182 participants aged 40 to 59 (M = 50.9, SD = 5.4) were randomly assigned to watch either the video (experimental) or complete a physical activity quiz (control). Afterwards, participants were asked if their respective task activated a sport hoped-for possible self, and they described aspects of the possible self in writing. Descriptive responses were analyzed qualitatively to determine whether participants identified a possible self, and to enumerate meaning units (Tesch, 1990) within the descriptions. Results revealed that the experimental group more frequently described a possible self than the control group, χ2(1, N = 176) = 9.1, p = .003, phi = .24. Meaning unit analyses showed that the experimental group elaborated more on their possible selves, t(94) = 3.1, p = .003, η2 = .09, and also included more meaning units relating to the delay of aging, χ2(1, N = 96) = 4.6, p = .03, phi = .26, and social factors, χ2(1, N = 96) = 4.6, p = .03, phi = .24, in their possible self descriptions in comparison with the control group.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,282 · 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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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