Effect of dynamic norms on student interest in exercising during exams
Notice bibliographique
Résumé
A growing body of evidence supports a positive relationship between descriptive norms and physical activity using both correlational (Carpenter & Amaravadi, 2019) and experimental designs (Crozier, 2019). Although the findings align with conceptual models (Cialdini et al., 1990), this relationship becomes problematic if the desired behavior is not the norm. Consider physical activity, where only 18% of Canadian adults are active enough for health benefits. What can be done if the intended behavior (i.e., being physically active) counters the prevailing norm (i.e., physical inactivity)? One possibility concerns the use of dynamic norms (Sparkman & Walton, 2017), which provide information that a behavior is changing. This study examined whether dynamic norms would increase interest in exercising more during final examinations in students who were regular exercisers but indicated they reduced exercise during the exams. Students were assigned randomly to one of four conditions: Dynamic norm (n=28), dynamic norm/high outcome expectation (n=34), minority descriptive norm (n=34), or attention control (n=34). Interest in increasing exercise during the exams was the main dependent variable. ANCOVA results revealed a significant condition effect (p=0.007, ?p2=0.09). Post hoc tests revealed interest in increasing exercise during exams was higher in both dynamic norm conditions (ps
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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 | 0,002 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».