The use of the behaviour change wheel in the development of ParticipACTION’s physical activity app
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to provide a detailed and systematic outline of how a theoretical behaviour change framework was applied in the development of ParticipACTION's app to support a more active Canada. The app development process was guided by the Behaviour Change Wheel (BCW) framework, a theoretically-based approach for intervention development, in collaboration with the commercial app industry. Specifically, a behavioural diagnosis was used to understand what needs to change for the targeted behaviour to occur. Current literature, along with a series of surveys, and market research informed app development. Additionally, a validated app behaviour change scale, was consulted throughout development to help ensure app features maximized behaviour change potential. The behavioural diagnosis revealed that the app needed to target individuals' physical and psychological capabilities, physical and social opportunities, and reflective and automatic motivations in order to increase physical activity levels. To accomplish this, 6 of a possible 9 intervention functions and 2 of 7 policy categories were selected from the BCW to be included in the app. Goals and planning, feedback and monitoring, behaviour identification, action planning and knowledge shaping were selected as the main behaviour change techniques for the app. Collaboration with a mobile app development firm helped to embed the selected behaviour change techniques, policy categories, intervention functions, and sources of behaviour within the app. Using a systematic approach, this study used the BCW to ensure the health promotion app was theoretically informed. Future research will evaluate its effectiveness in increasing the physical activity of Canadians.
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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 | 0,042 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».