Examining serial mediation of past physical activity and self-efficacy in a theory-based physical activity intervention
Notice bibliographique
Résumé
Interventions provide a practical context to test core theoretical tenants. Small Steps for Big Changes was a randomized trial designed to modify self-efficacy beliefs to increase free-living physical activity for one year in adults at risk of developing type 2 diabetes. While many studies have examined psychosocial mediators influencing physical activity, few studies have examined serial mediation. The purpose of this study was to examine the serial mediating effects of 6-month physical activity with 12-month self-efficacy (self-regulatory efficacy or task self-efficacy) on participants' 12-month physical activity levels. Hayes' PROCESS macro was used to run a serial mediation analysis to estimate indirect and direct effects. Adults (N=99) who were overweight and had low physical activity levels (mean age=50.9 years, 69.7% female, mean BMI=31.4 kg/cm2) were randomized to receiving either high-intensity interval training (n=47; HIIT) or moderate-intensity continuous training (n=52; MICT). All participants received the same brief behavioural counselling to enhance their self-efficacy. Self-regulatory efficacy and 6-month physical activity levels were found to individually and sequentially mediate the intervention effects (total indirect effect: [29.80, 13.61-49.07]). Self-regulatory efficacy was found to be a causal mechanism in predicting greater physical activity adherence for those in the MICT compared to the HIIT. Task self-efficacy did not mediate intervention effects. Analytic methods used in this study present an innovative method for theory-testing. In line with the social cognitive theory, past physical activity in series with self-regulatory efficacy, was an important mechanism in predicting physical activity one year following a diabetes prevention program.
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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 | 0,009 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».