How we are misinterpreting physical activity intention – behavior relations and what to do about it
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies of the physical activity intention-behavior gap, and factors that may moderate the gap (e.g., habit, perceived behavioral control), can inform physical activity promotion efforts. Yet, these studies typically apply linear modeling procedures, and so conclusions rely on linearity and homoscedasticity assumptions, which may not hold. METHODS: We modelled and plotted physical activity intention-behavior associations and the moderation effects of habit using simulated data based on (a) normal distributions with no shared variance, (b) correlated parameters with normal distribution, and (c) realistically correlated and non-normally distributed parameters. RESULTS: In the uncorrelated and correlated normal distribution datasets, no violations were unmet, and the moderation effects applied across the entire data range. However, because in the realistic dataset, few people who engaged in physical activity behavior had low intention scores, the intention-behavior association was non-linear, resulting in inflated linear moderation estimations of habit. This finding was replicated when tested with intention-behavior moderation of perceived behavioral control. CONCLUSIONS: Comparisons of the three scenarios illustrated how an identical correlation coefficient may mask different types of intention-behavior association and moderation effects. These findings highlight the risk of misinterpreting tests of the intention-behavior gap and its moderators for physical activity due to unfounded statistical assumptions. The previously well-documented moderating effects of habit, whereby the impact of intention on behavior weakens as habit strength increases, may be based on statistical byproducts of unmet model assumptions.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».