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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 OpenAlexaff
Jan Keller, Dominika Kwaśnicka, Patrick Klaiber, Lena Sichert, Phillippa Lally, Lena Fleig

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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.

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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations104
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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