Investigating the relationships between self-compassion, physical activity and happiness within physical activity counselling
Notice bibliographique
Résumé
Physical activity counselling (PAC) is an evidence-based approach that has been shown to increase physical activity and reduce depressive symptoms in female students over time (McFadden et al., 2017). Moreover a feasibility paper found that PAC led to increases in physical activity and mental health in university students (McFadden, submitted for review). However, levels of self-compassion and happiness within PAC, and their relationships with physical activity have yet to be explored. Thus, the purpose of the study is to investigate levels of self-compassion, physical activity, and happiness during PAC, as well as the relationships between self-compassion and happiness, self-compassion and physical activity, and physical activity and happiness. The study followed an experimental design involving online surveys pre- and post-intervention. Average self-compassion, physical activity, and happiness levels of thirty individuals were M = 2.52 ± 0.54 (Self-Compassion Scale; total score of 5), M = 7.13 ± 8.76 (Godin Leisure-Time Exercise Questionnaire; a score < 24 = insufficiently active), and M = 16.87 ± 0.55 (Subjective Happiness Scale; total score of 28), respectively. Preliminary results revealed a strong correlation between self-compassion and happiness pre-intervention (r = 0.536, p = 0.002), indicating that individuals entering the program that are more self-compassionate are happier. No significant relationships were found between self-compassion and physical activity and physical activity and happiness. This study will further our understanding of the relationships between key constructs such as self-compassion and happiness within PAC, which will therefore help to refine and guide its future implementation.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».