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Enregistrement W3013731244

Does the early bird get the worm? Depletion of self-regulation throughout the day may lead to morning exercise intentions being more successfully acted upon than afternoon/evening intentions

2013· article· en· W3013731244 sur OpenAlexaff
Kaitlyn J. Bailey, Mary E. Jung

Notice bibliographique

RevueJournal of Exercise, Movement, and Sport (SCAPPS refereed abstracts repository) · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEveningMorningPsychologyPhysical activityMedicinePhysical therapyDemographyInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Minimizing the exercise intention-behaviour gap remains an ongoing research pursuit. Daily temptations and choices have been shown to weaken self-regulation (Muraven & Baumeister, 2000). ‘Morning people’ may be more apt to higher levels of self-control and physical activity than ‘evening people’ (Digdon & Howell, 2008; Urban et al., 2011). We hypothesized that intentions to exercise in the afternoon/evening would be less likely to be followed through than intentions to exercise in the morning. Study 1 (115 adults working full time) assessed exercise intentions and behaviour over the past week. Study 2 (191 students) prospectively assessed intentions to exercise over the next week, and one week later assessed actual exercise behaviour from the past week. In both studies, there was no inconsistency between average exercise intentions and average exercise bouts in the morning (t=0.73, p=0.469; t=1.46, p=0.147), however there was significant incongruence between evening intentions and behaviour (t=2.33, p=0.022; t=5.06, p<0.001). Participants who made at least one intention to exercise in the morning had a significantly (t= 3.74, p<0.001; t= 4.97, p<0.001) greater number of total exercise bouts (4.54 bouts ±2.19; 7.85 bouts ±4.73) than those who intended to exercise at later times (2.87 bouts ±1.94; 4.61 bouts ±3.08). Lastly, the greatest number of intentions that were not carried through occurred for intentions made between 5-8PM in both studies, despite unique patterns of exercise intentions. These results support the notion that self-regulation is depleted throughout the day, and lends itself to practical advice as to when to schedule exercise bouts.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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