Sedentary Behaviour and Diabetes Information as a Source of Motivation to Reduce Daily Sitting Time in Office Workers: A Pilot Randomised Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background Using the motivational phase of the Health Action Process Approach (HAPA), this study examined whether sedentary behaviour and diabetes information is a meaningful source of motivation to reduce daily sitting time among preintending office workers. Methods Participants ( N = 218) were randomised into HAPA‐intervention (sedentary behaviour), HAPA‐attention control (physical activity), or control (no treatment) conditions. Following treatment, purpose‐built sedentary‐related HAPA motivational constructs (risk perception, outcome expectancies, self‐efficacy) and goal intentions were assessed. Only participants who had given little thought to how much time they spent sitting (preintenders) were used in subsequent analyses (n = 96). Results Significant main effects favouring the intervention group were reported for goal intentions: to increase number and length of daily breaks from sitting at work; to reduce daily sitting time outside of work; to increase daily time spent standing outside of work, as well as for outcome expectancies ( p values ≤ .05; ɳ p 2 values ≥.08). Only self‐efficacy ( β range = 0.39–0.50) made significant and unique contributions to work and leisure‐time‐related goal intentions, explaining 11–21 per cent of the response variance. Conclusions A brief, HAPA‐based online intervention providing information regarding sedentary behaviour and diabetes risk may be an effective source of motivation.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».