A goal-systems perspective on plant-based eating: keys to successful adherence in university students
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore adherence to a plant-based diet from the perspective of goals- and motivations-based systems. DESIGN: A cross-sectional, survey-based study was conducted regarding eating patterns, goals and motivations for current eating habits. SETTING: Data were collected using an online survey platform, including the Goal Systems Assessment Battery (GSAB) and other survey tools. PARTICIPANTS: University students were recruited, including thirty-three students reporting successful maintenance of a plant-based diet (Adherents) and sixty-three students trying to adhere to a plant-based diet (Non-adherents). RESULTS: Using GSAB subscale scores, discriminant function analyses significantly differentiated adherents v. non-adherents, accounting for 49·0 % of between-group variance (χ2 (13) = 42·03, P < 0·000). It correctly classified 72·7 % of adherents and 88·9 % of non-adherents. Constructs including value, self-efficacy, planning/stimulus control and positive affect were significant and included in the discriminant function. Logistic regression results suggested that participants who successfully adhered to a plant-based diet were seventeen times more likely to report 'To manage or treat a medical condition' as motivation and almost seven times more likely to report 'To align with my ethical beliefs' as motivation compared with non-adherents. However, these participants were 94 % less likely to report 'To maintain and/or improve my health' as motivation compared with non-adherents. Controlling for motivations, hierarchical logistic regression showed that only planning as part of the GSAB self-regulatory system predicted adherence to a plant-based diet. CONCLUSIONS: Values-based approaches to plant-based diets, including consideration for ethical beliefs, self-efficacy and proper planning, may be key for successful maintenance of this diet long-term.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».