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Enregistrement W2972855591

Understanding relational perceptions in cardiac rehabilitation: Early findings and possible implications

2010· article· en· W2972855591 sur OpenAlexaff
Christopher Shields

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensAcadia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyProxy (statistics)Agency (philosophy)PerceptionRehabilitationCognitionSocial psychologyContext (archaeology)Developmental psychologySociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiac rehabilitation (CR) represents a clear form of what is known as proxy-agency where patients receive assistance to help them successfully self-regulate lifestyle change. In situations of proxy-agency it has been suggested that in addition to self-efficacy, relational perceptions such as proxy-efficacy, and relation-inferred self-efficacy (RISE) beliefs may be important correlates of participants' social-cognitions. However, only recently has research begun to emerge highlighting the importance of these relational perceptions in exercise. Indeed, work within CR as well as healthy populations has supported the relationships of proxy-efficacy with both adaptive (e.g., intentions) and maladaptive (e.g., reliance) social cognitions. Despite their potential importance, RISE beliefs have gone largely unexamined within an exercise rehabilitation context. The current presentation draws evidence from two prospective studies to highlight the importance of understanding the interrelationships between relational and self-perceptions (e.g., self-regulatory efficacy) in cardiac rehabilitation, with a specific focus on RISE beliefs. Results suggest that RISE beliefs are related to both relational perceptions and social cognitions relevant to self-regulation. These findings are discussed in relation to the possible implications for practitioners with respect to the delivery of exercise-based CR.Acknowledgments: SSHRC grant 41020060927

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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