The Relationship Between Self-Regulatory Efficacy and Physical Activity in Adolescents With a Caveat: A Cross-Lag Design Examining Weather
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The use of self-efficacy to predict physical activity has a long history. However, this relationship is complex, as self-efficacy is thought to influence and be influenced by physical activity. The directionality of the self-regulatory efficacy (SRE) and physical activity relationship was examined using a cross-lagged design. A secondary purpose was to examine these relationships across differing weather conditions. METHODS: Canadian adolescents (N = 337; aged between 13 and 18 years) completed the physical activity and SRE measures 4 times during a school year. Structural equation modeling was used to perform a cross-lag analysis. RESULTS: The relationships between physical activity and SRE appeared to be weather dependent. During a more challenging weather period (eg, cold weather), the relationship between physical activity and SRE was bidirectional. However, no relationship emerged when the 2 constructs were assessed during a more optimal weather period (eg, warm weather). CONCLUSIONS: Some support has been provided for the bidirectional nature of the relationship between physical activity and SRE. The relationship appeared to be qualified by climate considerations, suggesting that future research examine how weather may relate not just to physical activity but also to the correlates of physical activity.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».