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Enregistrement W3119597150 · doi:10.29173/eureka28753

Tale of Two Frames

2020· article· en· W3119597150 sur OpenAlexafffundvenueabout
Aryan Azmi, Cristiane Cruz

Notice bibliographique

RevueEureka · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesYork University
Mots-clésFraming (construction)AutonomyKinesiologyPsychologyPhysical activitySocial psychologyHealth promotionSignificant differenceDevelopmental psychologyMedicinePhysical therapyPublic healthEngineeringNursingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. Physical activity has been shown to decrease the risk of a variety of diseases. However, recent studies indicate that only 15% of Canadian adults engage in adequate levels of physical activity. As such, an area of interest for physical activity promotion has been the use of persuasive messages, specifically, the use of framing effects as a method of persuasive communication. This study uses the Self-Determination Theory (SDT) to investigate the effects of framed health messages on autonomous motivation. Methods. 107 York University undergraduate students (N=107; 51 females, 56 males) ages 18 – 30 were recruited from the school of Kinesiology and Health Sciences. Participants were randomly assigned to one of three message groups: gain-framed, loss-framed and control. They were given and instructed to read the messages. Afterwards, the participants’ autonomous motivation levels were measured. Results. 68.2% of the participants were considered physically active. No significant difference in autonomous regulation levels were observed between the three frame groups. However, a significant interaction was shown between participants’ gender and frame condition; among the female participants, levels of autonomous regulation were significantly higher in the loss frame group, when compared to the control group. Conclusion. Based on the results of this study, women who were exposed to loss-framed messages tended to demonstrate higher levels of autonomy. Similar framing effects were not evident in males.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0060,009
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0380,006

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,334 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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