Body-related self-conscious emotions and reasons for exercise: A latent class analysis
Notice bibliographique
Résumé
Body-related self-conscious emotions are important predictors of exercise motivation, yet the association between body-related self-conscious emotions and reasons for exercise has not been explored. Researchers have typically examined body-related emotions (e.g., shame, guilt, pride, embarrassment, envy) in isolation, but they may interact in unique ways to predict reasons for exercise. The present study examined how patterns of body-related emotions were associated with exercise reasons. In an online survey, participants ( N = 520; M age = 35.43 ± 10.09; 57.5 % men) reported their experience of body-related self-conscious emotions and exercise reasons over the past week. Latent class analysis revealed a three-class model of emotions, resulting in a High Emotionality class (i.e., experiencing positive and negative emotions), a Negative Emotions class, and a Pride class. Individuals who experienced negative emotions about their bodies engaged in exercise for appearance reasons, while individuals who felt proud about their bodies and did not report the negatively valenced emotions reported exercising for health reasons. These findings underscore the importance of investigating how multiple body-related self-conscious emotions influence reasons for exercising. Understanding how patterns of body-related self-conscious emotions are experienced could inform future research on factors that may precede exercise motivation and increase exercise behavior.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».