Investigating the role of self‐control beliefs in predicting exercise behaviour: A longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Engaging in exercise behaviour regularly requires a repeated investment of resources to reap the health benefits. An individual's self-control resources, when performing a behaviour can be perceived as being recharged or depleted. The investigation on how self-control beliefs resources predict exercise behaviour is very limited in the literature. The purpose of this study was to understand how self-control beliefs predict exercise behaviour across time in a physical activity model. METHODS: Participants (N = 161) were a sample of adults recruited across twelve gyms and recreation centres in a large city. Participants completed surveys across five months. Data were analysed using a multilevel structural equation model with participants (level 2) nested within time (level 1). RESULTS: Behaviour was found to be a function of intention, habit, and planning. Specifically, planning moderated the intention-behaviour relationship, where those who scored higher on planning engaged in more exercise. Self-control beliefs functioned as a proximal predictor of autonomous motivation and predicted habit, and intention when accounting for total effects. CONCLUSIONS: Self-control beliefs played a pivotal role in supporting recognized exercise determinants. Exercise-focussed interventions that help participants strengthen their beliefs as recharging and reduce depletion beliefs could be beneficial for promoting regular exercise.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».