Evolution of physical activity habits after a context change: The case of COVID‐19 lockdown
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Habits, defined as well-learned associations between cues and behaviours, are essential for health-related behaviours, including physical activity (PA). Despite the sensitivity of habits to context changes, little remains known about the influence of a context change on the interplay between PA habits and behaviours. We investigated the evolution of PA habits amidst the spring COVID-19 lockdown, a major context change. Moreover, we examined the association of PA behaviours and autonomous motivation with this evolution. DESIGN: Three-wave observational longitudinal design. METHODS: PA habits, behaviours, and autonomous motivation were collected through online surveys in 283 French and Swiss participants. Variables were self-reported with reference to three time-points: before-, mid-, and end-lockdown. RESULTS: Mixed effect modelling revealed a decrease in PA habits from before- to mid-lockdown, especially among individuals with strong before-lockdown habits. Path analysis showed that before-lockdown PA habits were not associated with mid-lockdown PA behaviours (β = -.02, p = .837), while mid-lockdown PA habits were positively related to end-lockdown PA behaviours (β = .23, p = .021). Autonomous motivation was directly associated with PA habits (ps < .001) and withto before- and mid-lockdown PA behaviours (ps < .001) (but not with end-lockdown PA behaviours) and did not moderate the relations between PA behaviours and habits (ps > .072). CONCLUSION: PA habits were altered, and their influence on PA behaviours was impeded during the COVID-19 lockdown. Engagement in PA behaviours and autonomous motivation helped in counteracting PA habits disruption.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».