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Enregistrement W3119498476 · doi:10.1111/bjhp.12504

Habit formation following routine‐based versus time‐based cue planning: A randomized controlled trial

2021· article· en· W3119498476 sur OpenAlex
Jan Keller, Dominika Kwaśnicka, Patrick Klaiber, Lena Sichert, Phillippa Lally, Lena Fleig

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Health Psychology · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCancer Research UK
Mots-clésAutomaticityHabitContext (archaeology)PsychologyPsychological interventionIntervention (counseling)Randomized controlled trialDevelopmental psychologyTheory of planned behaviorSocial psychologyMedicineCognitionControl (management)PsychiatryComputer scienceSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Habit formation has been identified as one of the key determinants of behaviour change. To initiate habit formation, self-regulation interventions can support individuals to form a cue-behaviour plan and to repeatedly enact the plan in the same context. This randomized controlled trial aimed to model habit formation of an everyday nutrition behaviour and examined whether habit formation and plan enactment differ when individuals plan to enact their behaviour in response to a routine-based versus time-based cue. DESIGN: Following a baseline assessment, N = 192 adults (aged 18-77 years) were randomly assigned to a routine-based cue or a time-based cue planning intervention, in which they selected an everyday nutrition behaviour and linked it to a daily routine or a time cue. METHODS: Participants responded to daily questionnaires over 84 days assessing plan enactment and the behaviour's automaticity (as an indicator of habit formation). Multilevel models with days nested in participants were fitted. RESULTS: As indicated by asymptotic curves, it took a median of 59 days for participants who successfully formed habits to reach peak automaticity. Group-level analyses revealed that both routine-based and time-based cue planning led to increases in automaticity and plan enactment, but no between-condition differences were found. Repeated plan enactment was a key predictor for automaticity. CONCLUSIONS: Linking one's nutrition behaviour to a daily routine or a specific time was similarly effective for habit formation. Interventions should encourage persons to repeatedly carry out their planned behaviour in response to the planned cue to facilitate habit formation.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,368 · 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